획기적인 자동 머신 러닝 플랫폼, H2O Driverless AI

H2O Driverless AI 는?

h2o

AI 분야의 새로운 카테고리를 개척한 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼인 H2O의 AI 활용 솔루션입니다.
숙련된 데이터 과학자에 버금가는 역할을 수행하는 H2O Driverless AI는 데이터 과학을 더욱 효율적이며 빠르고 쉽게 구현할 수 있는 방법을 제공합니다.

자동 머신 러닝 플랫폼인 H2O Driverless AI를 IBM Power에서 실행한다면 숙련된 데이터 과학자를 옆에 두는 것과 다를 바 없기 때문에 업무 방식을 획기적으로 바꿔 줄 수 있는 AI 기반 제품 및 서비스 창출에 활용할 수 있습니다.

IBM Power 기반 H2O Driverless AI

RAM 확장
2.6

더 많은 RAM으로 확장 가능

최대 I/O 보다
2

더 빠른 데이터 수집

IBM Power 상에서
5

더 빠른 시계열 데이터 처리

H2O Driverless AI의 주요 기능

AutoViz - 빅데이터용 탐색 데이터 분석

사용자가 모델 빌드 프로세스를 시작하기 전에 데이터를 파악할 수 있도록 가장 관련성이 높은 데이터 통계를 토대로 데이터 도표를 자동 작성합니다. 이러한 도표는 초대형 데이터 세트의 구성을 더 자세히 파악하고 추세와 발생 가능한 문제(예: 모델링 결과에 영향을 줄 수 있는 대량의 누락 값 또는 중요한 이상치)를 확인하려는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어에게 유용합니다.
신뢰도와 투명성이 높은 결과를 제공하므로 AI 도입률이 높아질 뿐 아니라 기업의 정부 규정 준수에도 도움이 됩니다.

vutoviz

MLI(머신 러닝 해석 기능)

H2O Driverless AI는 머신 러닝 기법과 결과를 정확하게 해석하는 기능을 제공합니다.
MLI 보기에서는 K-LIME, 변수 중요도, 결정 트리, 부분 종속성의 4개 차트가 자동 생성됩니다. 각 차트에서 모델링 기법과 결과를 더 면밀하게 탐색할 수 있습니다.
규제 기관이나 고객에게 모델을 설명해야 하는 경우 이러한 기법둘이 반드시 필요합니다.

MLI(머신 러닝 해석 기능)

자동 피처 엔지니어링 및 모델 빌

숙련된 데이터 과학자는 피처 엔지니어링을 통해 알고리즘에서 가장 정확한 결과를 추출합니다.
H2O Driverless AI는 알고리즘 및 피처 변환 라이브러리를 활용해 지정된 데이터세트용으로 높은 값의 신규 피처를 자동으로 엔지니어링 합니다.
인터페이스에는 원래의 피처와 새로 엔지니어링 된 피처의 중요도를 보여주는 쉽게 읽을 수 있는 변수 중요도 차트가 포함되어 있습니다.

자동 피쳐 엔지니어링 및 모델 빌

자동 스코어링 파이프라인

H2O Driverless AI는 Python 스코어링 파이프라인과 대기 시간이 매우 짧은 새 자동 스코어링 파이프라인을 자동 생성합니다.
새 자동 스코어링 파이프라인은 어디서나 구축 가능한 프로덕션 시스템 사용 가능 Java 코드에서 모든 피처 엔지니어링 및 최종 선택된 머신 러닝 모델을 구축하는 고유한 기술입니다. 이 Java 코드는 고도로 최적화되어 있으므로 실행 시 대기 시간도 매우 짧습니다.
다양한 디바이스에서 실행되는 실시간 애플리케이션용으로 초고속 스코어링 기능이 필요한 모델을 실행하는 기업은 이 기술을 반드시 활용해야 합니다.