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ML Modeler

머신러닝을 코딩 없이 사용할 수 있는 웹 기반 분산 병렬 모델링 도구입니다.

  • Workspace Canvas
     

    머신러닝과 Feature Engineering을 조합하여 파이프라인을 설계
  • Auto Model
     

    분류 알고리즘의 최적 매개변수 자동 탐색이 가능하여
    보다 빠른 결과 도출
  • 데이터/모델/파이프라인 관리

    데이터 원본 및 알고리즘 적용이 가능하며, 데이터 셋/학습 모델/Workspace 저장 관리 기능을 제공
  • 관리자 기능
     

    사용자 및 알고리즘을 관리

제품소개

ML Modeler

ML Modeler는 간단한 웹 기반이며, 복잡한 코딩이 필요하지 않습니다. 시간 및 장소에 상관없이 몇 분 안에 모델을 구축할 수 있으며, 어떠한 데이터 원본도 사용할 수 있는 웹 서비스로 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.

Why ML Modeler?

M/L 알고리즘 적용 용이성
사용자가 Feature Engineering, 머신러닝 알고리즘을 Workspace Canvas (GUI)에서 쉽게 설계하여 분석할 수 있습니다.
손쉬운 머신러닝 모델 구축 및 대용량 분산처리
Auto Model 기능을 통해 분류 알고리즘의 매개변수를 자동으로 탐색하여 최적의 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다. SparkML 알고리즘(Transformation(12), Classification(8), Regression(7), Clustering(4))을 통해 대용량 분산처리가 가능합니다.
분석 모델 관리 편의성
데이터 셋/파이프라인/모델을 통합 관리하여 학습된 모델 저장 및 실데이터 예측이 가능합니다.

활용사례

Use Case

  • On-Premise Hadoop 환경에서
    분석팀에서의 운용

    분석팀 소속의 다수의 분석가가 접속하여 동시에 ML 학습, 모델 개선 등 실험

  • Generate 된 ML 코드 응용

    ML Pipeline Design 후 엔진에서 Generate된 SparkML 코드를 수정하여 Native Spark 환경에서 실행

  • Scalable Machine Learning

    대규모 데이터 선처리 알고리즘으로 Feature Engineering 후 양불 분류, 가격 예측 회귀 분석

  • Clustering 기반 상품 추천

    고객 Clustering 후 각 Cluster별 상품 추천

관련제품 및 리소스

  • Analytics

    • DL Modeler Cloud 환경에서 코딩없이 딥러닝 분석 서비스를 이용할 수 있는 플랫폼입니다.
  • Analytics

    • Cloud Search ELK Stack을 Cloud 기반으로 구성 및 배포합니다.
  • Analytics

    • Data Insight 시각화(Chart/Dashboard)를 통한 데이터 분석 서비스입니다.
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