지금 사용 가능: IBM Cloud™의 IBM Watson Studio의 AutoAI

AutoAI란 무엇이며 왜 지금 필요할까요?

AI의 전략적 투자는 게임 체인저일 수 있습니다. AI의 약속을 이행하기 위해 오늘날 기업들은 스킬 세트 격차, 배치 및 거버넌스 프로세스와 씨름하고 있습니다. 특히, 기업들은 일반인 데이터 사이언티스트가 빠르게 시작하고 전문가 데이터 사이언티스트가 몇 주에서 몇 달이 걸리던 실험 시간을 몇 분이나 몇 시간으로 단축시킬 수 있는 대안을 모색하고 있습니다. 이들에게는 데이터 및 분석 전문가들이 다른 전문가와 협업하고 엔드-투-엔드 모델 성능을 최적화하는 다중 모드 데이터 사이언스와 AI 환경이 필요합니다.

AI 라이프사이클 관리의 간소화를 지원하기 위해 AutoAI는 다음을 자동화합니다.

  • 데이터 준비
  • 모델 개발
  • 피쳐 엔지니어링
  • 하이퍼 파라미터 최적화

AutoAI는 IBM Watson® Studio 내에서 Watson Machine Learning을 통해 원클릭 배치로 사용 가능합니다. Watson OpenScale에서 이를 사용하여 Watson Studio 제품군으로 AI 결과를 함께 추적 및 측정할 수 있습니다.

자세한 내용은 AutoAI 인포그래픽(PDF, 2.8MB)을 참조하세요.

AutoAI 특장점

빠른 모델 선택

단 몇 분 내에 최고 성능의 모델을 선택합니다.

신속한 시작

실험, 평가 및 배치를 시작합니다.

AI 라이프사이클 관리

엔드-투-엔드 ML 및 AI 개발의 일관성과 반복성을 적용합니다.

AutoAI 기능

통합형 UI

데이터 준비, 피쳐 엔지니어링 및 하이퍼 파라미터 최적화를 자동화합니다.

파이프라인 리더보드

리더보드에서 최고 성능 모델을 지켜보고 비교합니다.

원클릭 배치

준비가 완료되면 Watson Machine Learning으로 배치할 서비스를 저장하고 선택합니다.

AutoAI의 새로운 소식

Ruchir Puri, IBM Watson의 CTO 겸 선임 설계자

동영상 보기: AI의 자동화

Ruchir Puri가 AI 자동화의 차기 혁명을 논의합니다. AI 태스크를 구축, 배치 및 관리하는 태스크를 자동화하는 방법을 알아봅니다.

책상에 앉아 세 대의 컴퓨터 모니터로 작업 중인 사람

온디맨드 웨비나: AI를 위한 AI – AutoAI with Watson Studio 소개

오늘날 AutoAI로 데이터 사이언스 라이프사이클 중에 AI를 자동화하고 운용할 수 있는 방법을 알아봅니다.

IBM은 "Best Innovation in Intelligent Automation at 2019 Alconics" 어워드를 수상함

전문가 블로그: 초보자에서 전문가까지의 AutoAI

Watson Studio의 수상 경력이 있는 AutoAI 기능이 데이터 준비와 모델 배치를 자동화하는 방법에 대해 알아봅니다.

Comparison Table

AutoAI 대 AutoML
  AutoAI 기존 AutoML
전이 학습   
신경망 검색   
데이터 준비
고급 데이터 정제   
피쳐 엔지니어링
하이퍼 파라미터 최적화
원클릭 배치   
설명가능성 및 디바이어싱   
AI 라이프사이클 관리   

제품 이미지