DL Modeler
딥러닝 모델을 신속하게 구축, 실행, 배포 및 관리할 수 있는 도구입니다.
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다양한 딥러닝 학습 방법 제공
Jupyter Notebook을 제공하여 직접 코드 작성 및 관리 가능하며, 제공되는 Built-in 알고리즘을 통해 클릭 몇 번 만으로
간편하게 학습 -
데이터 전처리/최적화된 알고리즘 제공
데이터 전처리 기능을 제공하며, 데이터 특성을 파악하여 최적의
알고리즘을 추천 -
효율적인 배포/예측 서비스 제공
검증 작업을 통해 학습한 모델을 GPU 클라우드 자원에 효율적으로 분배하여 배포하며, 배포된 모델로 예측을 수행 -
데이터/학습/배포 관리
데이터 셋, 학습 내역, 배포 관리 기능을 제공하여
손쉽게 작업 가능
제품소개
DL Modeler
Cloud 환경에서 프로그래밍하거나 제공되는 Built-in 알고리즘으로 분산 환경 하의 딥러닝 학습 및 모델 배포를 통한 예측 서비스를 제공합니다.
Why DL Modeler?
- 규모에 관계없이 클라우드에서 딥러닝 가속화
- DL Modeler는 클라우드 환경에서 프로그래밍을 하거나 제공되는 Built-in 알고리즘을 활용하여 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 뿐만 아니라 분산 환경 하의 딥러닝 학습 및 모델 배포를 통해 보다 신속하게 설계, 개발 및 예측 서비스를 제공합니다.
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- 완전 관리형 실행 지원
- 데이터의 가공/학습부터, 모델의 배포/예측까지 딥러닝 분석의 Life Cycle을 완전 관리형으로 제공합니다.
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- Built-in 알고리즘을 활용한 딥러닝 모델 구축
- 저장된 데이터를 간편하게 탐색 및 시각화 할 수 있을 뿐 아니라, 내장된 전처리 알고리즘을 이용해 변환 후 제공되는 Built-in 딥러닝 알고리즘 학습에 적용할 수 있습니다.
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- 단 한번의 클릭으로 모델 배포
- 애플리케이션에 대한 인스턴스 생성, 모델 구축을 지원해 손쉬운 모델 호스팅 및 예측을 수행합니다.
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활용사례
Use Case
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Text Classification, Scoring
고객으로부터 조사 된 설문 데이터를 텍스트 전처리 후 등급 분류, 잠재고객 Scoring
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Image Classification
영상, 이미지 분류 및 객체 검출 서비스 제작
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Scalable Deep Learning
업무에 필요한 Tensorflow 코드를 직접 작성 후 Multi-GPU를 통한 신속한 학습으로 우수 Model 조기 도출
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모델 A/B 테스트
동일 데이터에 대해 서로 다른 딥러닝 네트워크/Parameter로 학습된 모델들을 배포해서 A/B 테스트를 수행
관련제품 및 리소스
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Analytics
- ML Modeler 머신러닝을 코딩없이 사용할 수 있는 Web기반 분산 병렬 모델링 도구입니다.
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Analytics
- Cloud Search ELK Stack을 Cloud 기반으로 구성 및 배포합니다.
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Analytics
- Data Insight 시각화(Chart/Dashboard)를 통한 데이터 분석 서비스입니다.
