만들기.
정확성, 속도 및 투명성을 갖춘 머신 러닝 모델 및 AI 애플리케이션을 만드십시오.
H2O.ai은 인공지능을 하기 위해 인공지능을 만들었습니다. 업계 최고의 자동 머신 러닝(autoML)을 갖춘 H2O AI 클라우드는 AI 애플리케이션의 개발 및 구현을 포함하여 전체 머신 러닝 라이프사이클에 걸쳐 사용자에게 더 높은 정확도, 속도 및 투명성을 제공합니다.
피쳐 변환
데이터 인텔리전스
피쳐 엔지니어링
피쳐 저장소
머신 러닝
AutoML
예보
NLP
컴퓨터 비전
설명 가능 AI
화이트 박스 모델
해석 가능성 방법
편향 감지
타사 모델
로우 코드 앱 개발
응용 프로그램 개발
로우 코드 UI 생성
ML 통합
아이디어에서 영향을 주는 AI를 만드십시오.
피쳐 변환
데이터를 최적의 모델링 데이터 세트로 변환하는 고급 피쳐 엔지니어링으로 데이터 품질 문제를 자동으로 시각화하고 해결합니다.
데이터 인텔리전스
데이터 시각화 및 자동화된 데이터 통찰력을 통해 흥미로운 통계 속성을 쉽게 파악하고 데이터 품질 문제를 노출합니다. 전처리 변환기, 데이터 세트 분할, 결측값 처리 및 특이치 감지를 사용하여 머신 러닝 모델의 더 높은 정확도와 더 나은 일반화를 생성합니다.
피쳐 엔지니어링
도메인 지식을 사용하여 관련 데이터를 선택하고, 기능을 생성하고, 추가 기능으로 변환한 다음, 모델 성능을 최적화할 최적의 데이터를 선택합니다. 자동화된 피쳐 엔지니어링, 피쳐 인코딩, 피쳐별 변환 방법, 피쳐별 제어 및 자동 검증 및 교차 검증으로 정확도를 높입니다.
피쳐 저장소
조직 전체의 머신러닝 모델 구축에서 품질과 일관성을 보장하기 위해 큐레이션된 기능에 대한 액세스를 쉽게 관리 및 프로비저닝할 수 있습니다. 피쳐 저장소 구성 요소에는 데이터 파이프라인 및 통합, 분류, 검색, 거버넌스 및 액세스 관리가 포함됩니다.
머신 러닝
전체 데이터 과학 수명 주기에 걸쳐 있으며 단일 데이터 세트 내에서 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 최첨단 자동화 머신 러닝으로 매우 정확하고 강력한 모델을 신속하게 만들고 테스트할 수 있습니다.
자동화된 머신 러닝
AutoML은 전체 H2O AI 클라우드에 널리 보급되어 있습니다. 피쳐 변환에서 모델 선택, 모니터링 및 배포에 이르기까지 모든 것을 지원하는 강력한 autoML 기능은 AI를 수행하는 AI를 제공할 수 있는 당사 능력의 원동력입니다.
시계열 예측
시계열 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 고유한 피쳐 엔지니어링 및 autoML 기능으로 예측 문제를 쉽게 맞추고 해결할 수 있습니다. 예측이 어떻게 생성되었는지 확인하고 개별 SKU, 제품 계층 구조 등과 같은 다양한 범주에 걸쳐 예측을 쉽게 구축할 수 있습니다.
자연어 처리
단순한 TF-IDF 기반 알고리즘에서 최첨단 BERT 기반 변환기에 이르기까지 다양한 지원 알고리즘을 사용하여 비정형 텍스트 데이터에서 통찰력을 추출하여 추세를 발견하고, 보다 정확하고 관련성 있는 정보 검색을 생성하고, 개인화된 권장 사항을 생성합니다.
컴퓨터 비전
추가 데이터 유형을 이미지 데이터와 결합하여 텍스트, 표 및 오디오 데이터를 포함할 수 있고, 최신 CNN 아키텍처 및 GPU 가속 교육에 즉시 액세스할 수 있는 기능을 갖춘 이미지 데이터를 모델링에 사용합니다.
설명 가능한 AI
모델 예측의 '이유'를 쉽게 파악하여 더 나은 모델 구축하고 글로벌 수준(예측 집합 전체) 또는 로컬 수준(개별 예측의 경우)에서 모델 출력에 대한 설명을 제공합니다.
화이트 박스 모델
모델을 설명하고 이해하기 위한 모델 투명성과 강력한 사후 해석성 방법을 동시에 지원하는 업계 최고의 모델링 방법입니다. 또한 H2O.ai의 autoML은 모델이 원하는 만큼 단순하거나 복잡하도록 하기 위해 사실상 끝없는 제약 조건 및 매개 변수 제어를 가능하게 합니다.
해석 가능성
H2O AI 클라우드는 가장 강력하고 역동적으로 설명할 수 있는 AI 툴킷 중 하나를 통해 고객이 수십 가지 사후 설명 방법을 활용하고 머신러닝 모델이 왜 그렇게 결정을 내렸는지 이해할 수 있습니다.
편향 감지
머신 러닝 모델을 채택하는 기업의 가장 큰 우려 중 하나는 모델이 주어진 데이터 세트에서 편향을 영속화할 가능성입니다. AI의 공정성에 대한 당사의 주요 연구를 기반으로,당사는 머신 러닝 모델에서 편향을 식별, 설명 및 디버그하기 위한 여러 가지 방법을 제공합니다.
타사 모델
H2O AI 클라우드를 사용하면 고유한 모델을 가져올 수 있을 뿐만 아니라 해당 모델을 설명하는 고유한 레시피도 가져올 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 당사의 포괄적인 플랫폼 기능을 활용하는 동시에 자신만의 설명 방법을 구축하거나 제공할 수 있는 유연성을 제공할 수 있습니다.
로우 코드 애플리케이션 개발 프레임워크
백엔드 머신 러닝 기능과 프론트 엔드 사용자 경험 의 완벽한 통합으로 혁신적인 솔루션을 쉽게 제공할 수 있도록 하는 로우 코드 프레임워크(Python/R)를 사용하여 AI 프로토타입 및 애플리케이션을 신속하게 구축합니다.
애플리케이션 개발
여러 산업에 걸친 모범 사례 및 프로토타입 라이브러리에 액세스하여 애플리케이션을 구축하는 데 걸리는 시간을 줄이고 개발 시 UI의 변경 사항을 실시간으로 확인할 수 있는 기능으로 솔루션 관리를 단순화합니다.
로우 코드 사용자 인터페이스 생성
통합 UI 및 AI 개발을 지원하는 Python/R 프레임워크를 통해 소비자 대면형 대화형 애플리케이션을 쉽게 개발합니다. 웹 애플리케이션을 구축하고 코드에 따라 실시간으로 미리 보는 시간과 노력을 크게 줄입니다.
머신 러닝 통합
동급 최고의 데이터 과학 기능에 대한 API 액세스를 통해 머신 러닝 기능을 새로운 솔루션이나 기존 솔루션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 당사의 실시간 애플리케이션 서버를 통해 개발자는 대시보드, 모델 결과 및 애플리케이션의 기타 동적 정보에 대한 진행 중인 변경 사항을 스트리밍할 수 있습니다.
Make Models.
데이터 과학자
H2O AI 클라우드는 머신러닝 라이프사이클 전반에 걸친 광범위한 자동화 및 투명성을 통해 신뢰할 수 있고 공정하며 신뢰할 수 있는 모델을 생산하고 신속하게 배치하며 모델 성능에 대한 효과적인 감독을 유지하는 데 필요한 정확성, 속도 및 신뢰성으로 데이터 과학 팀을 강화합니다.
Make Applications.
개발자
H2O AI 클라우드는 데이터 과학자와 개발자 간의 핸드오프를 단순화하여 낮은 코드 프레임워크로 프로토타입과 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 복잡한 머신 러닝 파이프라인을 직관적인 프런트 엔드 경험과 쉽게 통합하도록 설계된 사용자는 이해 관계자를 위한 AI 솔루션을 신속하게 제공할 수 있습니다.