무료 실습 랩: IBM Watson Studio로 손쉬워진 머신 러닝과 딥 러닝

Watson Machine Learning이 필요한 이유는 무엇일까요?왜 지금 필요할까요?

데이터 사이언스 및 AI의 사례는 꾸준히 발전해 왔으며, 규모에 상관없이 많은 조직이 비즈니스에 예측 인사이트의 주입을 적극적으로 실험하고 있습니다. 그러나 실험을 넘어 프로덕션에 적용하는 것은 여전히 숙제로 남아 있습니다. IBM Watson Machine Learning은 데이터 사이언티스트와 개발자가 서로 협력하여 배치 단계로 이동하는 프로세스를 가속화하고 AI를 자체 애플리케이션에 통합할 수 있도록 도와줍니다. AI 배치를 간소화, 가속화 및 제어하면 조직이 머신 러닝과 딥 러닝을 활용하여 비즈니스 가치를 전달할 수 있게 됩니다.

Watson Studio에서 작동하도록 통합된 Watson Machine Learning은 교차기능 팀이 모델을 빠르고 손쉽게 배치, 모니터 및 최적화할 수 있도록 해줍니다. API가 자동으로 생성되어 개발자가 AI를 몇 분 만에 자체 애플리케이션에 주입할 수 있도록 도와줍니다. Watson Machine Learning의 직관적 대시보드를 사용하면 사용자 팀이 프로덕션의 모델을 관리하기가 간단해지며, 이러한 완벽한 워크플로우로 지속적으로 재트레이닝하여 모델 정확도를 유지하고 개선할 수 있습니다.

Watson Machine Learning의 특장점

Scale

Watson Machine Learning은 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 또는 다중 클라우드 환경에서 AI 및 머신 러닝 자산을 손쉽고 비용 효율적으로 배치할 수 있도록 해줍니다. AI 이니셔티브를 완벽하게 확장함으로써 대규모의 선행 투자 없이도 시범 프로젝트를 비즈니스 핵심 엔터프라이즈 배치로 발전시킵니다.

속도

모델 트레이닝과 배치 프로세스를 간소화하여 보다 빠르게 AI 자산을 시장에 출시합니다. Watson Machine Learning은 모델 트레이닝의 여러 측면을 자동화하며, 멀티플랫폼 하드웨어 최적화는 자원 활용을 극대화하여 트레이닝 기간을 줄입니다.

단순성

다수의 사전 트레이닝된 모델과 오픈 데이터 세트를 활용하여 기술 부족을 보완합니다. 자동화된 성능 모니터링과 지속적인 피드백으로 라이프사이클 관리를 간소화하고 개방형의 모듈식 아키텍처를 사용하여 기타 데이터 사이언스 도구와 손쉽게 상호 운용합니다.

Watson Machine Learning의 특징

알고리즘 및 분석을 데이터에 적용

관계형 데이터베이스나 Hadoop, 오브젝트 스토리지 등 어디에 상주하든 상관없이, Apache Spark를 활용하여 정형 및 비정형 데이터에 대해 머신 러닝과 딥 러닝 모델을 트레이닝함으로써 모델 트레이닝을 탈중앙화하고 분산시킵니다.

모델 배치 및 관리

클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치될 수 있는 포터블 모델을 구축하여 끝에서 끝까지 AI 및 머신 러닝 라이프사이클을 관리 및 제어합니다. 다른 데이터 사이언스 도구에서 모델을 가져오고 지속적으로 트레이닝하여 이를 매우 다양한 플랫폼과 도구의 서비스, 앱 또는 스크립트로서 배치합니다.

머신 러닝 강화 및 자동화

빠른 트레이닝이 가능하도록 하이퍼파라미터 최적화와 기능 엔지니어링을 자동화합니다. A/B 테스트와 성능 모니터링을 활용하여 가능한 한 최고의 정확성을 유지하도록 재트레이닝을 위한 피드백 루프를 작성합니다.

손쉽게 Watson Machine Learning 시작하기

성공 사례

머신 러닝 전문가와 상담하기

실습 랩: Watson Machine Learning으로 손쉬워진 ML/DL