설명
Perpetual ML Suite는 개인 개발자와 데이터 과학 팀 모두를 대상으로 하는 포괄적인 올인원 머신러닝 스튜디오로 설계되었습니다. 핵심 가치 제안은 예측 파워 달성을 가속화하여 사용자가 가능한 최단 시간 내에 최상의 결과를 얻도록 하는 것입니다. 이 플랫폼은 단일의 직관적인 웹 인터페이스를 통해 복잡한 ML 워크플로우를 단순화하며, 기존 데이터 웨어하우스와 직접 통합되어 데이터의 보안 및 거버넌스를 보장합니다.
더 읽기
주요 기능에는 자동 모델 학습을 위한 AutoML 벤치마크에서 #1로 인정받은 알고리즘인 PerpetualBooster가 포함됩니다. 또한, 배치 수에 대한 학습 프로세스를 O(n^2)에서 O(n)으로 최적화하여 총 학습 시간을 크게 단축하는 지속적 학습 기능도 제공합니다. 뛰어난 기능 중 하나는 사용자가 이익 극대화 또는 위험 최소화와 같은 사용자 정의 비즈니스 목표를 직접 최적화할 수 있도록 하여 ML 모델이 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어내도록 하는 최적 비즈니스 의사 결정입니다.
ML 수명 주기를 관리하기 위해 Perpetual ML은 모든 학습 실험을 쉽게 모니터링, 비교 및 재현할 수 있는 강력한 실험 추적 기능을 제공합니다. 모델 레지스트리는 프로덕션 준비 모델을 위한 안전하고 버전 관리되는 저장소 역할을 하여 협업을 촉진합니다. 모니터링 도구는 재학습이나 정답 데이터 없이도 데이터 및 모델 드리프트를 사전에 감지합니다. 배포는 통합 플랫폼 내에서 배치 및 실시간 추론 모두에 대해 간소화됩니다.
Perpetual ML은 Snowflake(향후 Databricks 지원 예정)와 같은 데이터 클라우드와 직접 통합되는 데이터 네이티브 접근 방식을 강조합니다. 이는 데이터가 사용자의 데이터 웨어하우스를 벗어나지 않으며 기존 보안 및 거버넌스 정책을 활용함을 의미합니다. Marimo Notebooks 환경은 반응형 및 협업 인터페이스를 통해 데이터 탐색 및 모델 개발을 더욱 향상시킵니다. 이러한 접근 방식은 Perpetual ML을 고급 머신러닝 기능을 통해 데이터 투자의 가치를 극대화하려는 조직을 위한 강력한 솔루션으로 자리매김하게 합니다.
- 카테고리머신러닝 플랫폼
- 요금제문의하기
- 배포배치, 실시간
- 플랫폼웹
Perpetual ML의 핵심 기능
PerpetualBooster를 이용한 자동 학습
학습 시간 단축을 위한 지속적 학습
최적 비즈니스 의사 결정
실험 추적 및 비교
버전 관리되는 모델 레지스트리
데이터 드리프트 및 모델 드리프트 모니터링
배치 및 실시간 모델 배포
데이터 탐색을 위한 Marimo Notebooks
네이티브 Snowflake 통합
데이터는 데이터 웨어하우스에 그대로 유지
Perpetual ML 사용 방법은?
데이터 연결: Snowflake부터 시작하여 기존 데이터 웨어하우스와 통합합니다.
모델 자동 학습: PerpetualBooster를 사용하여 모델 학습을 자동화합니다.
실험 추적: 모든 모델 학습 실행을 모니터링하고 비교합니다.
모델 관리: 프로덕션 준비 모델을 모델 레지스트리에 저장하고 버전 관리합니다.
성능 모니터링: 메트릭, 데이터 드리프트 및 모델 드리프트를 추적합니다.
모델 배포: 배치 또는 실시간 추론을 위해 모델을 원활하게 배포합니다.
지속적 학습: 지속적 학습을 구현하여 지속적인 최적화를 수행합니다.
Perpetual ML의 사용 사례
- 자동 모델 학습
- 지속적인 모델 개선
- 비즈니스 중심 ML
- 실험 관리
- 프로덕션 모델 배포
- 드리프트 감지
- 협업 ML 개발
- 데이터 웨어하우스 ML 통합
