자동화된 ML
다리아가 제공하는 자동화된 기능들은 사용자가 더욱 빠르고
간편하게 예측 모델을 개발할 수 있도록 돕습니다. 데이터 가공부터 알고리즘 탐색과 모델링, 배포까지. 수일에서 수주까지 소요되는 반복 작업을 혁신적으로 단축함으로서 더욱 중요한 업무에 시간을 투자하세요.
설명가능한 ML
다리아는 자동화된 학습 파이프라인에서 투명하게 모델링 과정을
사용자에게 공개합니다. 어떠한 과정을 거쳐 데이터가 가공되고 학습이 진행되었는지, 최종 선택된 학습 모델에 대한 설명과 예측 결과에 대한 설명까지. 더욱 신뢰도 있는 모델 개발 과정과 결과물을 경험해 보세요.
확장가능한 ML
다리아가 제공하는 확장 가능한 학습 환경을 이용하여 다양한
가설과 실험을 단시간내에 병렬적으로 처리할 수 있습니다. 수많은 가설들을 GUI를 통해 빠르고 간편하게 구현하고 병렬 학습을 통해 단시간에 원하는 최적의 모델을 탐색해 보세요. |
자동화된 시계열 데이터 전처리
시계열 특성을 가지는 데이터를 전처리하기 위해서는 여러가지 반복되는
작업들이 존재합니다. 복잡하고 반복되는 코드 작업 없이 간단한 설정을 통해 시계열 데이터의 피쳐를 생성하거나 변형하고 이를 학습에 활용해 보세요.
자동화된 모델링
다리아에서는 시계열 학습에 적합하다고 알려진 여러 알고리즘을 탑재하고
있으며 데이터가 주어지면 자동으로 가장 적합한 모형을 사용자에게 알려줍니다. 전통적인 선형 알고리즘부터 최신 트리, 부스팅 계열 알고리즘, 딥러닝 기반의 알고리즘, 그리고 확률 모형까지. 다양한 알고리즘을 제공합니다.
자동화된 모델 배포와 관리
시계열성 데이터는 이름 그대로 시간에 흐름에 따라 지속적으로 변화하고
이에 따라 모델이 최신 성능이 유지될 수 있도록 항상 관찰하고 적시에 업데이트가 되어야 합니다. 다리아에서는 사용자 설정에 따라 자동으로 최신 데이터를 학습하고 배포할 수 있도록 제공합니다. |
자동화된 모델 배포, 업데이트
학습된 모델 파이프라인을 배포하는 것은 생각보다 간단한 일이 아닙니다.
다리아는 데이터 사이언티스트 혹은 엔지니어가 개발한 모델을 1분 안에 클릭 몇 번으로 서비스에 적용할 수 있도록 합니다. 또한, GUI 내에서 편리하게 모델을 교체할 수 있습니다.
다양한 모델 관리 지표와 시각화
배포된 모델이 잘 동작하고 있는지 확인하기 위해서는 다양한 관점에서
모델의 건강 정보를 수집 및 관찰해야 합니다. 다리아는 데이터와 모델, 그리고 예측 서비스의 건강도를 한눈에 파악하고 대응할 수 있도록 돕습니다.
데이터, 모델의 체계적 관리
모델 파이프라인과 관련 자산(데이터와 모델 등)은 소프트웨어와 같이
형상이 관리되고 추적이 되어야 합니다. 다리아에서는 사용자가 내부의 여러 조직과 팀원들이 ML 프로젝트와 모델을 체계적으로 관리할 수 있도록 합니다. |
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