Popular AI 플랫폼 AI tools in 데이터 과학 include Rescale, helping you work more efficiently.
Rescale은 엔지니어링 및 과학 R&D를 가속화하기 위해 설계된 클라우드 기반 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼입니다. 멀티 클라우드 인프라에 대한 온디맨드 액세스, 방대한 시뮬레이션 및 AI 소프트웨어 카탈로그, 복잡한 워크플로우, 데이터 및 보안을 관리하기 위한 통합 환경을 제공합니다. 항공우주, 자동차, 생명 과학 등 다양한 분야의 조직이 더 빠르고 효율적으로 혁신할 수 있도록 지원합니다.
고성능 컴퓨팅 (HPC)AI 플랫폼은 머신러닝 모델과 AI 애플리케이션을 구축, 배포, 관리하기 위한 엔드투엔드 환경을 제공하는 통합 도구 모음입니다. 이러한 플랫폼은 데이터 준비 및 모델 훈련부터 운영 배포 및 성능 모니터링에 이르기까지 전체 AI 수명 주기를 간소화합니다. AI 솔루션 개발을 가속화하고 팀이 복잡한 프로젝트를 대규모로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. AI 플랫폼은 분산된 도구들을 하나의 응집력 있는 워크플로우로 통합하여 데이터 과학자, ML 엔지니어, IT 운영팀 간의 협업을 강화합니다.
AI 플랫폼은 머신러닝을 운영에 도입하려는 기업에 매우 중요합니다. 금융 분야의 맞춤형 사기 탐지 시스템 구축, 전자상거래의 개인화된 추천 엔진 개발, 제조업의 예측 유지보수 모델 생성 등에 널리 사용됩니다. 모든 산업의 데이터 과학팀은 이러한 플랫폼을 활용하여 프로젝트를 실험적인 프로토타입에서 견고한 프로덕션 수준의 애플리케이션으로 발전시킵니다.
AI 플랫폼을 선택할 때는 전체 MLOps 수명 주기를 포괄하는지 범위를 고려하십시오. 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 처리할 수 있는 확장성을 평가하십시오. 사용 편의성(로우코드/AutoML 기능)과 맞춤형 개발을 위한 유연성 사이의 균형을 평가하십시오. 마지막으로 기존 데이터 소스, 클라우드 인프라 및 비즈니스 인텔리전스 도구와의 통합 기능을 확인하십시오.
금융 기관의 데이터 과학팀은 AI 플랫폼을 사용하여 실시간 사기 탐지 모델을 개발하고 배포합니다. 이 플랫폼은 테라바이트 규모의 거래 데이터를 수집하고, 협업 노트북을 사용하여 피처 엔지니어링을 수행하며, 확장 가능한 GPU 리소스를 사용하여 여러 모델을 훈련할 수 있는 통합 환경을 제공합니다. 그런 다음 MLOps 기능이 최고 성능의 모델을 안전한 API로 자동 배포하여 거래 처리 시스템에 통합합니다. 플랫폼은 모델의 성능 저하 및 데이터 드리프트를 지속적으로 모니터링하고, 높은 정확도를 유지하기 위해 재훈련 알림을 트리거합니다.
전자상거래 회사의 ML팀은 AI 플랫폼을 활용하여 개인화된 상품 추천 엔진을 구축합니다. 플랫폼의 피처 스토어를 통해 사용자 행동을 기반으로 재사용 가능한 피처를 생성하고 공유할 수 있습니다. 통합된 AutoML 기능을 사용하여 수백 개의 모델 변형을 신속하게 테스트하여 가장 효과적인 알고리즘을 찾습니다. 이로써 실험 단계가 몇 달에서 몇 주_로 단축됩니다. 최종 모델은 마이크로서비스로 배포되며, 플랫폼 내에서 A/B 테스트를 관리하여 전체 출시 전에 사용자 참여도와 매출에 미치는 영향을 측정합니다.
한 제조 회사는 자동화된 품질 검사를 위한 컴퓨터 비전 모델의 수명 주기를 관리하기 위해 AI 플랫폼을 사용합니다. 이 플랫폼은 대규모 제품 이미지 및 주석 데이터 세트를 버전 관리하는 데 도움을 줍니다. 데이터 과학자들은 여러 GPU에 걸친 분산 훈련을 사용하여 복잡한 딥러닝 모델을 훈련할 수 있습니다. 모델이 공장 현장의 엣지 장치에 배포되면 플랫폼의 모니터링 도구가 추론 속도와 정확도를 추적하고, 향후 재훈련을 위해 엣지 케이스를 수집합니다. 이를 통해 지속적인 개선 루프가 생성되어 시간이 지남에 따라 결함 감지율이 향상됩니다.
대기업의 AI 팀은 감정 분석 및 티켓 분류와 같은 고객 지원을 위한 자연어 처리(NLP) 모델 개발을 중앙 집중화하기 위해 플랫폼을 사용합니다. 이 플랫폼은 텍스트 데이터의 레이블링 및 증강을 위한 도구를 제공합니다. 이를 통해 다양한 모델 아키텍처를 쉽게 비교하고 모든 실험 메타데이터를 추적할 수 있습니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 재현성을 보장하고 팀원 간의 협업을 촉진하여 챗봇 및 지원 시스템에 개선된 모델을 업데이트하고 배포하는 데 필요한 시간을 크게 줄입니다.
데이터 과학 전문 지식이 제한된 비즈니스 인텔리전스 팀은 AI 플랫폼의 AutoML 기능을 사용하여 예측 모델을 구축합니다. 예를 들어, 과거 판매 데이터를 업로드하여 다양한 제품의 미래 수요를 예측합니다. 플랫폼은 데이터 전처리, 피처 엔지니어링을 자동으로 처리하고 수많은 알고리즘을 테스트하여 최상의 모델 순위표를 제시합니다. 이를 통해 비즈니스 분석가는 코드를 작성하지 않고도 가치 있는 예측을 생성할 수 있으며, 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하고 핵심 데이터 과학 팀이 더 복잡한 프로젝트에 집중할 수 있도록 해줍니다.
제약 연구팀은 복잡한 신약 개발 프로젝트를 관리하기 위해 AI 플랫폼을 사용합니다. 이 플랫폼은 모든 실험, 데이터 세트 버전 및 모델 아티팩트를 추적하는 안전하고 감사 가능한 환경을 제공합니다. 이는 연구 결과가 완전히 재현 가능하도록 보장하며, 이는 규제 준수 및 과학적 검증에 매우 중요합니다. 협업 기능을 통해 여러 연구실의 연구원들이 동일한 프로젝트에서 원활하게 작업하고 코드와 결과를 공유하면서 모든 데이터와 모델에 대한 명확한 관리 연속성을 유지하여 연구에서 임상 시험까지의 과정을 가속화합니다.
AI 플랫폼은 AI 및 머신러닝 프로젝트의 전체 수명 주기를 관리하도록 설계된 통합 소프트웨어 환경입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 데이터 준비, 모델 훈련, 배포 및 모니터링과 같은 작업을 수행할 수 있도록 통일된 도구 세트를 제공합니다. 개별 라이브러리나 도구와 달리 AI 플랫폼은 응집력 있는 엔드투엔드 워크플로우를 제공하여 협업을 강화하고 재현성을 보장하며 AI 프로토타입을 프로덕션 준비 애플리케이션으로 전환하는 프로세스를 가속화합니다.
올바른 AI 플랫폼을 선택하는 것은 팀의 요구 사항과 프로젝트의 복잡성에 따라 다릅니다. 다음 요소를 고려하십시오:
핵심적인 차이는 범위와 통합입니다. TensorFlow나 PyTorch와 같은 라이브러리는 머신러닝 모델을 구축하고 훈련하기 위한 전문화된 도구이며, 하나의 구성 요소입니다. 반면 AI 플랫폼은 해당 구성 요소를 둘러싼 전체 프로세스를 관리하는 포괄적이고 통합된 환경입니다. 데이터 관리, 실험 추적, 리소스 관리, 모델 배포(MLOps) 및 모니터링을 위한 도구를 포함합니다. 본질적으로, 모델을 구축하기 위해 AI 플랫폼 *내에서* 라이브러리를 사용하고, 그런 다음 플랫폼의 다른 기능을 사용하여 프로덕션 환경에서 전체 수명 주기를 관리하게 됩니다.
MLOps(Machine Learning Operations)는 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지 관리하는 것을 목표로 하는 일련의 관행입니다. 이는 머신러닝, 데이터 엔지니어링 및 DevOps 원칙을 결합합니다. MLOps는 모델 개발(프로토타이핑)과 운영(프로덕션) 간의 격차를 해소하기 때문에 AI 플랫폼의 중요한 구성 요소입니다. 플랫폼 내의 주요 MLOps 기능에는 자동화된 테스트, 데이터 및 모델에 대한 버전 관리, ML을 위한 지속적인 통합/지속적인 배포(CI/CD) 파이프라인, 모델 성능 및 드리프트 모니터링이 포함됩니다. 강력한 MLOps 기능이 없으면 AI 이니셔티브를 확장하기가 어렵고 위험해집니다.
AI 플랫폼은 AI 수명 주기에 관련된 다양한 사용자에게 서비스를 제공합니다. 주요 사용자는 다음과 같습니다:
