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Emly Labs No-Code AI

Emly Labs는 고급 AI를 모두에게 제공하는 노코드 AI 프레임워크를 제공합니다. 생성형 AI 챗봇, 예측 모델을 쉽게 구축하고 데이터를 준비하세요. 코딩 전문 지식 없이도 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 조직에 힘을 실어주고 포용성을 증진하며 혁신을 주도하세요.

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Emly Labs No-Code AI 스크린샷
Emly Labs No-Code AI 스크린샷

Emly Labs는 생성형 및 예측 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 개인과 조직에 힘을 실어주기 위해 설계된 포괄적인 노코드 AI 솔루션 빌더를 제공합니다. 이 플랫폼은 코딩 전문 지식의 필요성을 제거하여 AI 채택을 단순화하고 더 넓은 범위의 사용자에게 강력한 AI 도구를 제공합니다.

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사용자는 환각이 없는 생성형 AI 챗봇을 쉽게 구축하고 격리된 리소스를 통해 보장된 데이터 개인 정보를 보장할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 리소스 최적화를 위한 유연한 전략을 통해 비용 관리를 용이하게 합니다.

예측 AI의 경우 Emly Labs는 데이터 사전 처리, 알고리즘 선택, 매개변수 조정 및 최소한의 인간 개입으로 성능 평가를 가속화하여 모델을 자동으로 구축하는 노코드 AutoML 기능을 제공합니다. 이를 통해 기술 배경에 관계없이 모든 사람이 데이터 과학에 접근할 수 있습니다. 이 플랫폼은 스프레드시트와 유사한 사용 편의성, 원클릭 인사이트 및 모델 품질을 향상시키는 포괄적인 예측 AI 기능을 갖춘 노코드 데이터 준비를 제공하여 좋은 데이터의 중요성을 강조합니다.

Emly Labs는 사용자가 성공적인 AI 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 사용하기 쉬운 노코드 디자인 내에서 사전 구축된 솔루션 템플릿, 자동화된 AI 및 GenAI 봇을 제공하여 효과적인 AI 솔루션을 빠르게 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼은 명확한 목표와 일치하고 팀워크를 촉진하며 모범 사례를 준수하고 리소스를 최적화하여 ROI를 보장합니다. 또한 모든 사람이 참여하여 AI 이니셔티브에 기여하고 지속 가능성을 구축할 수 있는 AI 문화를 조성합니다.

고유한 모델 검증 접근 방식을 통해 사용자가 모델 결과를 질문하고 모델 동작을 이해할 수 있도록 지원하여 신뢰와 투명성이 핵심 구성 요소입니다. 모델 설명 가능성은 기술적인 전문 용어 없이 단순화되며, 팀을 조정하고 이해 관계자의 기여를 장려하기 위해 진행 상황 추적이 간소화됩니다. 거버넌스 기능은 규정 준수, 투명성 및 책임성을 보장합니다. 보안은 데이터 및 컴퓨팅 격리, 특수 데이터 액세스 권한, 역할 기반 액세스 및 보안 데이터 통합을 통해 유지되어 외부 전문가가 데이터 보안을 손상시키지 않고 협업할 수 있습니다.

이 플랫폼은 제조, 소매, 전자 상거래 및 BFSI를 포함한 다양한 산업에서 AI 채택 장벽을 낮추고 업계 전문가가 혁신과 효율성을 위해 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. Emly Labs는 학습자를 위한 무료 계정을 제공하여 코딩 또는 AI 경험이 필요 없는 실습 과정, 자체 속도 학습 및 수료증에 대한 액세스를 제공합니다. 사용자는 또한 종량제 모델로 21일 무료 평가판을 시작할 수 있습니다.

  • 카테고리AI 앱 빌더
  • 요금제사용한 만큼 지불
  • 배포클라우드
  • 플랫폼웹

  • AI 솔루션 구축을 위한 노코드 AI 프레임워크

  • 환각 없는 기능을 갖춘 생성형 AI 챗봇 빌더

  • AutoML을 사용한 예측 AI 모델 개발

  • 스프레드시트와 유사한 사용 편의성을 갖춘 노코드 데이터 준비

  • AI 모델 설명 가능성 및 투명성 기능

  • 자동화된 AI 및 GenAI 봇 생성

  • 사전 구축된 산업 솔루션 템플릿

  • 팀 기반 AI 이니셔티브를 위한 협업 도구

  • 향상된 보안을 위한 데이터 및 컴퓨팅 격리

  • 데이터 관리를 위한 역할 기반 액세스 제어

  • AI 리소스를 위한 비용 관리 전략

  • 챗봇 성능을 위한 대화 분석

  • 모델 향상을 위한 외부 데이터 통합

  1. 구성: 솔루션 템플릿을 선택하거나 처음부터 구축을 시작합니다.

  2. 데이터 준비: 노코드 도구를 사용하여 데이터를 정리, 준비 및 풍부하게 만듭니다.

  3. 모델 구축: AutoML 또는 챗봇 빌더를 활용하여 AI 솔루션을 만듭니다.

  4. 배포: 대상 고객에게 AI 솔루션을 출시합니다.

  5. 유지 관리: 분석을 사용하여 성능을 모니터링하고 필요에 따라 최적화합니다.

  • 챗봇 구축
  • 예측 모델 개발
  • 데이터 준비
  • 산업 솔루션
  • AI 문화
  • 모델 검증

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