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머신러닝 자동화란?

Automated machine learning, as pioneered by DataRobot, replaces much of the manual work required by a more traditional data science process. But to be considered a trusted, end-to-end enterprise AI solution, a platform must meet a broader set of key requirements. DataRobot is the first, and only, enterprise AI platform to address all 10 steps required to effectively automate the building and deployment of advanced AI applications.

머신러닝 자동화가 필요한 이유

머신러닝 자동화는 인간과 컴퓨터의 장점을 모두 활용합니다. 인간은 의사 소통, 참여, 맥락 및 일반 지식뿐만 아니라 창의력과 공감 능력도 탁월합니다. 컴퓨터와 소프트웨어 시스템은 반복적인 작업, 수학, 데이터 조작 및 병렬 처리에 이상적이며 복잡한 솔루션을 마스터할 수있는 힘과 속도를 제공합니다.


간단하게 살펴보는 머신러닝 자동화의 이점

전문가 시스템

세계 최고의 데이터 사이언티스트들의 모범 사례를 통합한 시스템으로 귀사의 데이터와 비즈니스 과제에 대하여 최상의 머신러닝 알고리즘을 자동으로 선택하고 테스트합니다.

신뢰

데이터가 패턴이 변경되었음을 알릴 때는 머신러닝 알고리즘의 판단 과정과 모델 재학습 방법에 대해 인간에게 친숙하며 쉽게 해석할 수 있는 설명을 제공합니다.

머신러닝 자동화는 특정 알고리즘의 적용 시기와 방법을 코딩하거나 배우지 않고도 고급 머신러닝 모델을 생성할 수 있는 새로운 “ 시민 데이터 사이언티스트 층을 형성합니다. 모델 구축 프로세스의 반복 단계가 자동화되므로 데이터 사이언티스트는 모델 선택 및 미세 조정에 고유한 전문 지식을 사용할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

머신러닝 자동화의 10가지 단계

머신러닝 자동화는 전통적인 데이터 사이언스 프로세스에 필요한 수많은 수작업을 대체합니다. 하지만 완전한 머신러닝 자동화 솔루션으로 인정을 받으려면 플랫폼이 이러한 모든 주요 요구 사항을 충족해야합니다. DataRobot은 머신러닝 모델의 구축과 배포를 효과적으로 자동화하는 데 필요한 10단계를 모두 해결한 최초이자 유일한 머신러닝 플랫폼입니다.


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Data Identification

Data Preparation

피처 엔지니어링

Algorithm Diversity

알고리즘 선택

훈련과 조정

일대일 모델 경쟁

인간 친화적 통찰력

쉬운 배포

모델 모니터링 및 관리

  • Step 1:

    Data Identification

    Data is the fuel that drives high-scale innovation with AI. Ironically, many organizations struggle to use their data effectively because of the overwhelming number of data sources that are available, and no clear way to identify the most trusted sources of data. The AI Catalog inside DataRobot serves as a centralized source of truth for data engineers, data stewards, data scientists, and analysts to gain self-service access to AI assets they can trust.

    Introducing DataRobot AI Catalog

  • Step 2:

    Data Preparation

    머신러닝 알고리즘은 저마다 다르게 작동하며 데이터 요건도 서로 다릅니다. 예를 들어, 어떤 알고리즘은 정규화에 수치형 특징이 필요하지만 일부 알고리즘은 그렇지 않습니다. DataRobot은 원시 데이터를 각 알고리즘이 최적의 성능을 위해 필요로 하는 특정 형식으로 변환한 다음 데이터 분할 모범 사례를 따릅니다.

    모델 블루프린트는 DataRobot에 어떻게 가치를 더합니까?

  • Step 3:

    피처 엔지니어링

    Feature engineering is the process of modifying data to help machine learning algorithms work better and is often time-consuming and expensive. DataRobot engineers new features from existing numeric, categorical, and text features. It knows which algorithms benefit from extra feature engineering and which don’t and only generates features that make sense given the data characteristics.

    DataRobot Automated Feature Engineering

  • Step 4:

    Algorithm Diversity

    Every dataset contains unique information that reflects the individual characteristics of a business. Due to the variety of situations and conditions, one algorithm cannot successfully solve every possible business problem or dataset. Some machine learning automation platforms only give users access to a few types of algorithms, but with DataRobot you get immediate access to hundreds of diverse algorithms, and the appropriate pre-processing, to test against your data in order to find the best one for your particular AI challenge.

    AIs are Individuals, Just Like People

  • Step 5:

    알고리즘 선택

    Having hundreds of algorithms at your fingertips is great, but in many cases users don’t have time to try each and every algorithm on their data. Some algorithms aren’t suited to the data, some are not suited to the data sizes, and some are extremely unlikely to work well on the data. DataRobot will only run the algorithms that make sense for your data.

    Can An AI Recommend the Best Algorithm for Me?

  • Step 6:

    훈련과 조정

    It’s standard for automated machine learning software to train the model on your data. DataRobot takes this a step further by using smart hyperparameter tuning, not just brute force, to tune the most important hyperparameters for each algorithm. The platform can also create ensemble models (also known as “blenders”) that combine the strengths of several algorithms and balance out the weaknesses of others. Ensemble models typically outperform individual algorithms because of their diversity. DataRobot finds the optimal algorithms to blend together and tunes the weighting of the algorithms within each blender model.

    Data Science Fails: There’s No Such Thing As A Free Lunch

  • Step 7:

    일대일 모델 경쟁

    You won’t know in advance which algorithm will perform the best, so you need to compare the accuracy and speed of different algorithms on your data regardless of which programming language or machine learning library they came from. You can think of it as a competition amongst the models where the best model wins. DataRobot builds and trains dozens of models for AI machine learning automation, comparing the results, and ranking the models by accuracy, speed, and the most efficient combination of the two.

    Competition in AI Blog

  • Step 8:

    인간 친화적 통찰력

    Over the past few years, some automated machine learning tools and AI have made massive strides in predictive power, but at the price of complexity. It is not enough for a model to score well on accuracy and speed – you also have to trust the answers it is giving. And in regulated industries, you must justify the model to a regulator. DataRobot explains model decisions in a human-interpretable manner, showing which features have the greatest impact on the accuracy of each model and the patterns fitted for each feature. DataRobot can also provide prediction explanations to illustrate the key reasons why a specific prediction was made.

    Give me one good reason to trust artificial intelligence

  • Step 9:

    쉬운 배포

    Harvard Business Review once described a team of analysts that built an impressive predictive model, but the business lacked the infrastructure needed to directly implement the trained model in a production setting, which was a waste of time and resources. All DataRobot models are production-ready, and can be deployed in several ways on standard system hardware.

    Machine Learning Model Deployment

  • Step 10:

    모델 모니터링 및 관리

    In a constantly changing world, your AI applications will start to decay over time as the data that’s being used to make predictions is different than what the model was trained on. Unfortunately, figuring out when to replace an outdated model is difficult because traditional IT tools for managing software applications don’t effectively work for machine learning models. DataRobot MLOps provides a common framework for model deployment, monitoring, and governance no matter what data science language or software tool was used to create the model.

  • Step 1: Data Identification

    Data is the fuel that drives high-scale innovation with AI. Ironically, many organizations struggle to use their data effectively because of the overwhelming number of data sources that are available, and no clear way to identify the most trusted sources of data. The AI Catalog inside DataRobot serves as a centralized source of truth for data engineers, data stewards, data scientists, and analysts to gain self-service access to AI assets they can trust.

    Introducing DataRobot AI Catalog

  • Step 2: Data Preparation

    머신러닝 알고리즘은 저마다 다르게 작동하며 데이터 요건도 서로 다릅니다. 예를 들어, 어떤 알고리즘은 정규화에 수치형 특징이 필요하지만 일부 알고리즘은 그렇지 않습니다. DataRobot은 원시 데이터를 각 알고리즘이 최적의 성능을 위해 필요로 하는 특정 형식으로 변환한 다음 데이터 분할 모범 사례를 따릅니다.

    모델 블루프린트는 DataRobot에 어떻게 가치를 더합니까?

  • Step 3: 피처 엔지니어링

    Feature engineering is the process of modifying data to help machine learning algorithms work better and is often time-consuming and expensive. DataRobot engineers new features from existing numeric, categorical, and text features. It knows which algorithms benefit from extra feature engineering and which don’t and only generates features that make sense given the data characteristics.

    DataRobot Automated Feature Engineering

  • Step 4: Algorithm Diversity

    Every dataset contains unique information that reflects the individual characteristics of a business. Due to the variety of situations and conditions, one algorithm cannot successfully solve every possible business problem or dataset. Some machine learning automation platforms only give users access to a few types of algorithms, but with DataRobot you get immediate access to hundreds of diverse algorithms, and the appropriate pre-processing, to test against your data in order to find the best one for your particular AI challenge.

    AIs are Individuals, Just Like People

  • Step 5: 알고리즘 선택

    Having hundreds of algorithms at your fingertips is great, but in many cases users don’t have time to try each and every algorithm on their data. Some algorithms aren’t suited to the data, some are not suited to the data sizes, and some are extremely unlikely to work well on the data. DataRobot will only run the algorithms that make sense for your data.

    Can An AI Recommend the Best Algorithm for Me?

  • Step 6: 훈련과 조정

    It’s standard for automated machine learning software to train the model on your data. DataRobot takes this a step further by using smart hyperparameter tuning, not just brute force, to tune the most important hyperparameters for each algorithm. The platform can also create ensemble models (also known as “blenders”) that combine the strengths of several algorithms and balance out the weaknesses of others. Ensemble models typically outperform individual algorithms because of their diversity. DataRobot finds the optimal algorithms to blend together and tunes the weighting of the algorithms within each blender model.

    Data Science Fails: There’s No Such Thing As A Free Lunch

  • Step 7: 일대일 모델 경쟁

    You won’t know in advance which algorithm will perform the best, so you need to compare the accuracy and speed of different algorithms on your data regardless of which programming language or machine learning library they came from. You can think of it as a competition amongst the models where the best model wins. DataRobot builds and trains dozens of models for AI machine learning automation, comparing the results, and ranking the models by accuracy, speed, and the most efficient combination of the two.

    Competition in AI Blog

  • Step 8: 인간 친화적 통찰력

    Over the past few years, some automated machine learning tools and AI have made massive strides in predictive power, but at the price of complexity. It is not enough for a model to score well on accuracy and speed – you also have to trust the answers it is giving. And in regulated industries, you must justify the model to a regulator. DataRobot explains model decisions in a human-interpretable manner, showing which features have the greatest impact on the accuracy of each model and the patterns fitted for each feature. DataRobot can also provide prediction explanations to illustrate the key reasons why a specific prediction was made.

    Give me one good reason to trust artificial intelligence

  • Step 9: 쉬운 배포

    Harvard Business Review once described a team of analysts that built an impressive predictive model, but the business lacked the infrastructure needed to directly implement the trained model in a production setting, which was a waste of time and resources. All DataRobot models are production-ready, and can be deployed in several ways on standard system hardware.

    Machine Learning Model Deployment

  • Step 10: 모델 모니터링 및 관리

    In a constantly changing world, your AI applications will start to decay over time as the data that’s being used to make predictions is different than what the model was trained on. Unfortunately, figuring out when to replace an outdated model is difficult because traditional IT tools for managing software applications don’t effectively work for machine learning models. DataRobot MLOps provides a common framework for model deployment, monitoring, and governance no matter what data science language or software tool was used to create the model.

조직 전체에서 활용되는 머신러닝 자동화

기업의 AI 및 머신러닝 구현에서 데이터 사이언티스트를 채용하고 고용을 유지하는 것은 가장 어려운 부분이 될 수 있습니다. 머신러닝 자동화를 활용하면 데이터 분석 전문가와 소프트웨어 엔지니어에게 예측 모델을 구축하고 AI를 애플리케이션에 적용하는데 집중시킬 수 있어 기존 데이터 사이언스 인력의 생산성과 만족도를 높일 수 있습니다.
분석 전문가
세계 최고 수준의 DataRobot의 실용적인 실습 교육과 지원을 통해 데이터 분석 전문가는 AI 비즈니스 분석가로 빠르게 전환되어 실제 비즈니스 가치를 창출하는 데 가장 중요한 것을 찾고 집중합니다.
소프트웨어 엔지니어
소프트웨어 엔지니어는 머신러닝 모델을 생산 시스템에 통합하여 머신러닝 모델에서 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 담당합니다. DataRobot은 소프트웨어 엔지니어가 AI 엔지니어가 될 수 있도록 교육, 도구 및 지원을 제공합니다.
데이터 사이언티스트
데이터 분할, 모델 조정, 변수 선택 등과 같은 일상적인 모델 개발 작업이 자동화되면 숙련된 데이터 사이언티스트는 기존의 수동 코딩 방식보다 훨씬 더 많은 성과를 거둘 수 있습니다. 또한 DataRobot은 전문가에게 필요할 때 모델을 사용자 지정할 수있는 유연성을 제공합니다.
경영진
비즈니스 리더가 AI의 중요성을 이해하고 팀에게 머신러닝 프로젝트를 설명하고 계획할 줄 알면 기업의 AI 애플리케이션 구축에 필요한 모든 도메인 지식과 경험을 가져올 수 있습니다.
  • 분석 전문가
    세계 최고 수준의 DataRobot의 실용적인 실습 교육과 지원을 통해 데이터 분석 전문가는 AI 비즈니스 분석가로 빠르게 전환되어 실제 비즈니스 가치를 창출하는 데 가장 중요한 것을 찾고 집중합니다.
  • 소프트웨어 엔지니어
    소프트웨어 엔지니어는 머신러닝 모델을 생산 시스템에 통합하여 머신러닝 모델에서 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 담당합니다. DataRobot은 소프트웨어 엔지니어가 AI 엔지니어가 될 수 있도록 교육, 도구 및 지원을 제공합니다.
  • 데이터 사이언티스트
    데이터 분할, 모델 조정, 변수 선택 등과 같은 일상적인 모델 개발 작업이 자동화되면 숙련된 데이터 사이언티스트는 기존의 수동 코딩 방식보다 훨씬 더 많은 성과를 거둘 수 있습니다. 또한 DataRobot은 전문가에게 필요할 때 모델을 사용자 지정할 수있는 유연성을 제공합니다.
  • 경영진
    비즈니스 리더가 AI의 중요성을 이해하고 팀에게 머신러닝 프로젝트를 설명하고 계획할 줄 알면 기업의 AI 애플리케이션 구축에 필요한 모든 도메인 지식과 경험을 가져올 수 있습니다.

DataRobot이 제공하는 엔터프라이즈 AI

DataRobot은 데이터 사이언스를 대중화하고 인공지능 및 머신러닝의 대규모 구축, 배포, 유지보수를 위한 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 고급 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 제공합니다.

datarobot model building way
old model building way
어떤 프로젝트에 DataRobot을 사용하시겠습니까?