데이터로봇

데이터로봇은 기계 학습 모델의 생성, 배포 및 관리를 혁신하는 종합 AI 플랫폼입니다. 예측 및 생성형 AI에 수반되는 복잡한 프로세스를 간소화하도록 설계되어, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 그리고 기술 전문성이 부족한 사용자까지 폭넓은 사용자가 이러한 기술을 쉽게 활용할 수 있게 합니다. 이 플랫폼은 다양한 오픈소스 기계 학습 라이브러리를 통합하고 이를 사용자 친화적인 인터페이스로 제공함으로써 데이터 과학의 민주화를 실현합니다. 이러한 민주화는 조직이 데이터 엔지니어링이나 기계 학습에 대한 폭넓은 전문 지식 없이도 AI의 힘을 활용하도록 돕습니다.

통합된 AI 경험

데이터로봇은 엔터프라이즈 AI 솔루션의 구축, 거버넌스 및 모니터링을 위한 통합 경험을 제공합니다. 기능은 AI 라이프사이클 단계(구축, 거버넌스, 운영)에 따라 체계적으로 구성되어 있어, 사용자는 AI 모델을 원활하게 개발 및 관리하고 조직의 목표에 AI 전략을 일치시킬 수 있습니다.

AI 라이프사이클 단계:

1. 구축:

   • 워크벤치를 활용해 다양한 실험을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
   • 모든 실험 자산을 직관적인 유즈 케이스 컨테이너에서 비교 및 정리할 수 있습니다.
   • 생성형 및 예측형 AI 솔루션 개발에 필수적입니다.

2. 거버넌스:

   • 레지스트리 기능을 통해 배포 준비가 완료된 모델 패키지와 컴플라이언스 문서를 생성할 수 있습니다.
   • 모든 AI 자산을 문서화하고 버전 관리 하에 둘 수 있습니다.
   • 엔터프라이즈급 AI 관리를 위한 거버넌스 프레임워크를 제공합니다.

3. 운영:

   • 콘솔은 배포된 모델의 성능을 관찰할 수 있는 중앙 허브 역할을 합니다.
   • 조직의 AI 활용도가 높아짐에 따라 다양한 태스크별 모델을 관리할 수 있습니다.
   • 원활한 운영을 위해 자동 개입 및 알림 옵션을 제공합니다.

배포 및 통합 역량

데이터로봇은 다음과 같은 다양한 배포 옵션을 제공합니다:

• SaaS
• 셀프 매니지드
• 온프레미스
• 하이브리드 모델

이러한 유연성은 조직이 데이터 보안, 컴플라이언스, 성능 요구에 가장 적합한 배포 방식을 선택할 수 있도록 지원합니다.

에코시스템 통합:

• 주요 클라우드 제공업체: AWS, Azure, Google Cloud
• 데이터 플랫폼: Snowflake, SAP

이러한 통합을 통해 사용자는 기존 인프라 내에서 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있어, 현재의 투자 가치를 극대화하고 AI 도입 과정을 간소화할 수 있습니다.

생성형 및 예측형 AI

데이터로봇의 기능은 예측형과 생성형 AI 모두를 포괄합니다:

• 예측형 AI:
  분류, 회귀, 시계열 예측과 같은 작업

• 생성형 AI:
  텍스트 및 이미지 등 새로운 데이터 인스턴스 생성

플랫폼의 이러한 기능 통합은 AI 개발에 통합적 접근 방식을 제공합니다. 조직은 가치가 더해지는 곳이면 어디든 AI를 내장할 수 있으며, 파이프라인 내 각 자산에 내장된 거버넌스로 지원받을 수 있습니다.