자동화된 기계 학습

속도 및 규모에 맞게 기계 학습 모델을 자동으로 빌드

매우 정확한 기계 학습 모델을 손쉽게 빌드

전문 및 비전문 데이터 과학자의 역량을 강화하여 기계 학습 모델을 빠르게 빌드합니다. 혁신적인 연구를 사용하여 시간이 많이 소요되고 반복적인 모델 개발 작업을 자동화하고 출시 기간을 단축합니다.

정확한 기계 학습 모델의 예시

코드 없는 UI 또는 SDK를 사용하여 예측 모델을 자동으로 빌드 및 배포

데이터에 맞게 사용자 지정되고 다양한 알고리즘 및 하이퍼 매개 변수로 구체화되는 정확한 모델을 빠르게 만들기

심층 신경망을 사용하여 간편한 데이터 탐색 및 인텔리전트 기능 엔지니어링으로 생산성 향상

모델 해석력을 갖춘 담당 AI 솔루션을 빌드하고 모델을 미세 조정하여 정확도 향상

인기 있는 시계열 모델 및 딥 러닝으로 미래의 비즈니스 결과를 정확하게 예측

원하는 방식으로 모델 빌드

자동화된 Machine Learning, 코드 없는 UI 또는 SDK를 사용하여 모델 만들기를 가속화합니다. 모델을 신속하게 사용자 지정하고, 반복, 임계값, 유효성 검사, 차단된 알고리즘 및 기타 실험 조건에 제어 설정을 적용합니다. 분류, 회귀 및 시계열 예측과 같은 일반적인 기계 학습 작업에 대한 기본 기능을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 모델 점수를 높입니다.

모델 빌드 프로세스 제어

자동화된 Machine Learning은 다양한 알고리즘 및 하이퍼 매개 변수를 지능적으로 선택하여 고도로 정확한 모델을 빌드하도록 지원합니다. 다양한 보호책을 통해 데이터의 일반적인 오류와 불일치를 발견하며 권장 조치를 더 효과적으로 파악하고 해당 조치를 자동으로 적용합니다. 인텔리전트 중지를 사용하여 컴퓨팅 시간을 절약하고, 기본 메트릭의 우선 순위를 지정하여 빠르게 결과를 도출합니다.

자동 기능 엔지니어링으로 생산성 향상

분류, 회귀 및 심층 신경망 지원을 포함한 시계열 예측과 같은 일반적인 기계 학습 작업에 대한 기본 기능을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 모델 점수를 높입니다. 자동화된 기능 선택 및 새 기능 생성을 활용하여 시간을 절약하고 고도로 정확한 모델을 빌드합니다. 자동화된 ML에는 이제 텍스트 데이터 기능화를 위한 BERT 딥 러닝 아키텍처가 100개 언어로 포함되어 있으며, UI와 Notebooks를 통해 사용할 수 있습니다.

모델 이해 향상

실험 실행-요약 및 세부 메트릭 시각화에 대한 기본 지원으로 모델을 파악하고 모델 성능을 비교할 수 있습니다. 모델 해석력을 통해 모델이 원시 및 엔지니어링된 기능에 맞는지 평가할 수 있으며 기능 중요도에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 패턴을 발견하고, what-if 분석을 수행하며, 모델에 대한 심층적인 이해를 넓혀 비즈니스의 투명성과 신뢰를 지원합니다.

다양한 기계 학습 작업 지원

각 작업을 구성하기 위한 기본 제공 특수 기능화기를 포함하여 분류, 회귀 및 시계열 예측과 같은 필수 기계 학습 애플리케이션에 대한 지원이 제공됩니다. 감독 학습을 위한 분류 기술을 사용합니다. 일반적인 애플리케이션으로는 사기 감지, 필기 인식 등이 있습니다. 가격 예측과 같은 숫자 값을 예측하는 회귀 모델을 빌드합니다. 또는 시계열 예측을 사용하여 추세 및 계절성을 고려하는 모델을 작성합니다. ARIMA와 Prophet을 비롯한 인기 있는 다양한 시계열 모델과 기타 딥 러닝 모델을 평가합니다.

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