머신러닝 자동화란 무엇입니까?

머신러닝 자동화는 인공 지능(AI) 및 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 많은 작업을 자동화하기 위해 DataRobot이 발명한 기술입니다. DataRobot은 세계 최고의 데이터 사이언티스트들의 지식과 전문 능력을 결합하여 이들의 데이터 및 비즈니스에 대한 이해를 활용하고 나머지 작업을 수행함으로써 기업 전체의 더 많은 사용자가 머신러닝을 성공적으로 활용하도록 지원합니다.

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.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

데이터 준비

피처 엔지니어링

다양한 알고리즘

알고리즘 선택

훈련과 조정

앙상블 기법

일대일 모델 경쟁

인간 친화적 통찰력

쉬운 배포

모델 모니터링 및 관리

Step 1:

데이터 준비

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 2:

피처 엔지니어링

피처 엔지니어링은 머신러닝 알고리즘이 더욱 잘 작동하도록 데이터를 수정하는 과정이며 이는 종종 시간과 비용이 많이 소요됩니다. DataRobot은 기존의 수치, 범주 및 텍스트 특성으로부터 새로운 피처를 엔지니어링합니다. DataRobot은 추가 피처 엔지니어링의 이점을 활용하는 알고리즘과 그렇지 않은 알고리즘을 구분하며 데이터 특징에 맞는 피처만 생성합니다.

자동 피처 엔지니어링

Step 3:

다양한 알고리즘

각 데이터 세트는 비즈니스의 개별적 특징을 반영하는 고유한 정보를 담고 있습니다. 상황과 조건의 다양성으로 인해 하나의 알고리즘을 통해 가능성이 있는 모든 비즈니스 문제나 데이터 세트를 해결할 수는 없습니다. 수백 가지의 다양한 알고리즘을 즉시 활용가능한 DataRobot을 사용하면 적절한 사전 처리를 거친 후 데이터를 테스트하여 특정 AI 과제에 가장 적합한 알고리즘을 찾아낼 수 있습니다.

AI는 사람들과 마찬가지로 개인적입니다

Step 4:

알고리즘 선택

수백 개의 알고리즘을 손쉽게 사용하는 것은 좋은 일이지만 대부분의 경우 사용자는 데이터별로 각각의 모든 알고리즘을 시도할 시간이 없습니다. 어떤 알고리즘은 데이터에 적합하지 않으며 데이터 크기에 적합하지 않은 경우도 있고 데이터에서 잘 작동하지 않는 경우도 있습니다. DataRobot은 데이터에 적합한 알고리즘만 실행합니다.

AI가 제게 가장 적합한 알고리즘을 추천할 수 있을까요?

Step 5:

훈련과 조정

머신러닝 소프트웨어에게는 귀사의 데이터에 대한 모델을 훈련시키는 것이 표준입니다. DataRobot은 각 알고리즘에 가장 중요한 하이퍼 매개변수 조정을 위해 억지기법뿐 아니라 스마트한 하이퍼 매개변수 조정을 사용하여 한 단계 더 나아갑니다. 플랫폼은 포함할 기능과 제외할 변수 및 다양한 알고리즘에 가장 적합한 변수 선택 기법을 인지합니다.

Step 6:

앙상블 기법

데이터 사이언스 전문 용어에서 예상 결과에 대해 함께 투표하는 알고리즘 팀을 "앙상블"또는 "블렌더"라고 합니다. 각 알고리즘의 강점은 다른 알고리즘의 약점을 보충합니다. 앙상블 모델은 그 다양성으로 인해 일반적으로 개별 알고리즘보다 성능이 우수합니다. DataRobot은 최적의 알고리즘을 찾아 서로 취합하고 각 블렌더 모델 내에서 알고리즘의 가중치를 조정합니다.

Step 7:

일대일 모델 경쟁

어떤 알고리즘이 최상의 성능을 보일지 미리 알 수 없으므로 데이터를 가져온 프로그래밍 언어 또는 머신러닝 라이브러리에 관계없이 데이터에 대하여 다양한 알고리즘의 정확도와 속도를 비교해야 합니다. 최고의 모델이 이기는, 모델들 사이의 경쟁으로 생각할 수도 있습니다! DataRobot은 수십 개의 모델을 구축 및 학습시키고 결과를 비교하여 정확도, 속도 및 이 둘의 가장 효율적인 조합에 순위를 매깁니다.

AI 블로그 경쟁

Step 8:

인간 친화적 통찰력

지난 몇 년 동안 머신러닝과 AI는 예측력을 크게 향상시켰지만 너무 복잡했습니다. 모델이 정확도와 속도에서 점수를 잘 받는 것만으로는 충분하지 않습니다 – 모델이 제공하는 답변을 신뢰할 수 있어야 합니다. 규제 산업에서는 모델을 규제 기관에 입증할 수 있어야 합니다. DataRobot은 인간 해석이 가능한 방식으로 모델의 결정을 설명하며 각 모델의 정확도와 각 특성에 적합한 패턴에 가장 큰 영향을 미치는 특성을 표시합니다. 또한 DataRobot은 예측 설명을 제공하여 특정 예측이 이루어진 핵심 이유를 설명할 수 있습니다.

인공 지능을 신뢰할 수 있는 예를 하나 들어주십시오

Step 9:

쉬운 배포

최근 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에는 한 분석가 팀이 뛰어난 예측 모델을 구축했지만 이 기업에 프로덕션 환경에서 학습된 모델을 직접적으로 구현할 인프라가 없어 시간과 자원만 낭비했다는 내용의 기사가 실렸습니다. DataRobot의 전 모델은 프로덕션에 준비가 되어있으며 표준 시스템 하드웨어에 다양한 방법으로 배포할 수 있습니다.

DataRobot을 통한 모델 배포

Step 10:

모델 모니터링 및 관리

끊임없이 변화하는 세상에서 AI 애플리케이션은 최신 트렌드를 유지해야합니다. DataRobot을 사용하면 예측을 실제 결과와 쉽게 비교하고 최신 데이터에 대해 새로운 모델을 학습시킬 수 있습니다. 또한 DataRobot은 모델 성능이 시간의 흐름에 따라 저하하는 시기를 사전에 적극 파악합니다.

모델 위험이란 무엇이며 왜 중요합니까?

Step 1: 데이터 준비

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 2: 피처 엔지니어링

피처 엔지니어링은 머신러닝 알고리즘이 더욱 잘 작동하도록 데이터를 수정하는 과정이며 이는 종종 시간과 비용이 많이 소요됩니다. DataRobot은 기존의 수치, 범주 및 텍스트 특성으로부터 새로운 피처를 엔지니어링합니다. DataRobot은 추가 피처 엔지니어링의 이점을 활용하는 알고리즘과 그렇지 않은 알고리즘을 구분하며 데이터 특징에 맞는 피처만 생성합니다.

자동 피처 엔지니어링

Step 3: 다양한 알고리즘

각 데이터 세트는 비즈니스의 개별적 특징을 반영하는 고유한 정보를 담고 있습니다. 상황과 조건의 다양성으로 인해 하나의 알고리즘을 통해 가능성이 있는 모든 비즈니스 문제나 데이터 세트를 해결할 수는 없습니다. 수백 가지의 다양한 알고리즘을 즉시 활용가능한 DataRobot을 사용하면 적절한 사전 처리를 거친 후 데이터를 테스트하여 특정 AI 과제에 가장 적합한 알고리즘을 찾아낼 수 있습니다.

AI는 사람들과 마찬가지로 개인적입니다

Step 4: 알고리즘 선택

수백 개의 알고리즘을 손쉽게 사용하는 것은 좋은 일이지만 대부분의 경우 사용자는 데이터별로 각각의 모든 알고리즘을 시도할 시간이 없습니다. 어떤 알고리즘은 데이터에 적합하지 않으며 데이터 크기에 적합하지 않은 경우도 있고 데이터에서 잘 작동하지 않는 경우도 있습니다. DataRobot은 데이터에 적합한 알고리즘만 실행합니다.

AI가 제게 가장 적합한 알고리즘을 추천할 수 있을까요?

Step 5: 훈련과 조정

머신러닝 소프트웨어에게는 귀사의 데이터에 대한 모델을 훈련시키는 것이 표준입니다. DataRobot은 각 알고리즘에 가장 중요한 하이퍼 매개변수 조정을 위해 억지기법뿐 아니라 스마트한 하이퍼 매개변수 조정을 사용하여 한 단계 더 나아갑니다. 플랫폼은 포함할 기능과 제외할 변수 및 다양한 알고리즘에 가장 적합한 변수 선택 기법을 인지합니다.

Step 6: 앙상블 기법

데이터 사이언스 전문 용어에서 예상 결과에 대해 함께 투표하는 알고리즘 팀을 "앙상블"또는 "블렌더"라고 합니다. 각 알고리즘의 강점은 다른 알고리즘의 약점을 보충합니다. 앙상블 모델은 그 다양성으로 인해 일반적으로 개별 알고리즘보다 성능이 우수합니다. DataRobot은 최적의 알고리즘을 찾아 서로 취합하고 각 블렌더 모델 내에서 알고리즘의 가중치를 조정합니다.

Step 7: 일대일 모델 경쟁

어떤 알고리즘이 최상의 성능을 보일지 미리 알 수 없으므로 데이터를 가져온 프로그래밍 언어 또는 머신러닝 라이브러리에 관계없이 데이터에 대하여 다양한 알고리즘의 정확도와 속도를 비교해야 합니다. 최고의 모델이 이기는, 모델들 사이의 경쟁으로 생각할 수도 있습니다! DataRobot은 수십 개의 모델을 구축 및 학습시키고 결과를 비교하여 정확도, 속도 및 이 둘의 가장 효율적인 조합에 순위를 매깁니다.

AI 블로그 경쟁

Step 8: 인간 친화적 통찰력

지난 몇 년 동안 머신러닝과 AI는 예측력을 크게 향상시켰지만 너무 복잡했습니다. 모델이 정확도와 속도에서 점수를 잘 받는 것만으로는 충분하지 않습니다 – 모델이 제공하는 답변을 신뢰할 수 있어야 합니다. 규제 산업에서는 모델을 규제 기관에 입증할 수 있어야 합니다. DataRobot은 인간 해석이 가능한 방식으로 모델의 결정을 설명하며 각 모델의 정확도와 각 특성에 적합한 패턴에 가장 큰 영향을 미치는 특성을 표시합니다. 또한 DataRobot은 예측 설명을 제공하여 특정 예측이 이루어진 핵심 이유를 설명할 수 있습니다.

인공 지능을 신뢰할 수 있는 예를 하나 들어주십시오

Step 9: 쉬운 배포

최근 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에는 한 분석가 팀이 뛰어난 예측 모델을 구축했지만 이 기업에 프로덕션 환경에서 학습된 모델을 직접적으로 구현할 인프라가 없어 시간과 자원만 낭비했다는 내용의 기사가 실렸습니다. DataRobot의 전 모델은 프로덕션에 준비가 되어있으며 표준 시스템 하드웨어에 다양한 방법으로 배포할 수 있습니다.

DataRobot을 통한 모델 배포

Step 10: 모델 모니터링 및 관리

끊임없이 변화하는 세상에서 AI 애플리케이션은 최신 트렌드를 유지해야합니다. DataRobot을 사용하면 예측을 실제 결과와 쉽게 비교하고 최신 데이터에 대해 새로운 모델을 학습시킬 수 있습니다. 또한 DataRobot은 모델 성능이 시간의 흐름에 따라 저하하는 시기를 사전에 적극 파악합니다.

모델 위험이란 무엇이며 왜 중요합니까?

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

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 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 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

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.

How DataRobot Automates Predictive Modeling

DataRobot’s automated machine learning platform empowers users to quickly and easily build highly accurate predictive models with full transparency—and within minutes.

With DataRobot
Old way

What project will you use DataRobot for?

문의하기