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Perpetual ML은 100배 더 빠르고 확장 가능하며 최신 데이터 웨어하우스와 완벽하게 통합되도록 설계된 올인원 스위트로 기계 학습에 대한 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 이를 통해 기업은 며칠이 아닌 몇 분 만에 데이터로부터 귀중한 통찰력과 조치를 얻을 수 있습니다. 로우코드/노코드 네이티브 애플리케이션으로서 훈련, 배포에서 모니터링에 이르기까지 전체 ML 수명 주기를 단순화하여 더 넓은 범위의 사용자가 고급 AI에 접근할 수 있도록 합니다.

Perpetual ML 혁신의 핵심은 PerpetualBooster 알고리즘입니다. 이 획기적인 기술은 기존 ML 워크플로우의 일반적인 병목 현상인 시간 소모적인 하이퍼파라미터 최적화의 필요성을 제거합니다. 내장된 일반화 알고리즘을 사용하여 초기 모델 훈련에서 극적인 속도 향상을 달성합니다. 사례 연구에 따르면 회귀 작업에서는 LightGBM과 같은 기존 방법보다 100배 이상, 분류 작업에서는 76배 더 뛰어난 성능을 보이면서도 최첨단 정확도를 유지합니다.

perpetual_ml 사용 방법

Perpetual ML은 기존 데이터 생태계 내에서 원활한 통합과 사용 편의성을 위해 설계되었습니다. 과정은 간단합니다:

1. 통합: Perpetual ML을 네이티브 앱으로 최신 데이터 웨어하우스(현재 Snowflake에서 사용 가능, Databricks 등 추후 지원 예정)에 연결합니다.
2. 데이터 선택: 웨어하우스 내에서 직접 분석하고자 하는 테이블 형식 데이터를 선택합니다. 데이터 마이그레이션이 필요 없습니다.
3. 작업 정의: 로우코드/노코드 인터페이스를 사용하여 분류, 회귀, 시계열 예측 또는 순위 학습과 같은 ML 작업을 정의합니다.
4. 모델 훈련: 훈련 프로세스를 시작합니다. Perpetual ML은 복잡한 부분을 자동으로 처리하며, PerpetualBooster를 활용하여 일반적인 시간의 일부만으로 고정밀 모델을 구축합니다.
5. 모니터링 및 반복: 내장된 모니터링 도구를 사용하여 모델 성능을 추적하고 데이터 분포 변화를 감지합니다. 지속적인 학습 기능을 활용하여 처음부터 다시 시작하지 않고도 새로운 데이터 배치로 모델을 업데이트합니다.

perpetual_ml의 핵심 기능

• 100배 빠른 훈련: PerpetualBooster 알고리즘은 하이퍼파라미터 튜닝을 제거하여 초기 훈련 시간을 몇 시간 또는 며칠에서 몇 분으로 대폭 단축합니다.
• 지속적인 학습: 처음부터 다시 훈련하지 않고 새로운 데이터로 모델을 지속적으로 훈련하고 업데이트하여 모델의 관련성을 유지하고 개발 주기를 더욱 가속화합니다.
• 신뢰할 수 있는 의사 결정: 최첨단 컨포멀 예측(Conformal Prediction) 알고리즘을 통합하여 예측에 대한 신뢰할 수 있고 정확한 신뢰 구간을 제공합니다.
• 통합 모델 모니터링: 별도의 모니터링 도구 없이도 모델 성능을 네이티브로 모니터링하고 분포 변화를 자신 있게 감지합니다.
• 다양한 ML 작업 지원: 테이블 형식 분류, 회귀, 시계열 분석, 순위 학습 및 임베딩을 사용한 텍스트 분류를 포함한 광범위한 작업에 적합합니다.
• 하드웨어 효율성: GPU나 TPU와 같은 비싸고 전문화된 하드웨어 없이도 표준 CPU에서 효율적으로 작동합니다.
• 원활한 데이터 웨어하우스 통합: Snowflake와 같은 최신 데이터 웨어하우스를 위해 네이티브로 개발되어 이식성을 보장하고 공급업체 종속을 방지합니다.

perpetual_ml의 사용 사례

Perpetual ML은 최신 데이터 웨어하우스를 사용하고 데이터 기반 의사 결정을 위해 기계 학습을 활용하려는 모든 비즈니스에 이상적입니다.

• 금융 서비스: 사기 탐지, 신용 위험 평가 및 알고리즘 거래를 위한 모델을 신속하게 구축합니다.
• 전자상거래 및 소매: 고객 이탈 예측, 수요 예측 및 개인화된 제품 추천 시스템을 개발합니다.
• 의료: 질병 예측 및 치료 효과 평가를 위해 환자의 테이블 형식 데이터를 분석합니다.
• 마케팅: 고객 생애 가치(CLV) 예측, 리드 스코어링 및 캠페인 최적화를 위한 모델을 생성합니다.
• 물류: 수요 및 재고 수준에 대한 시계열 예측으로 공급망을 최적화합니다.

perpetual_ml의 장점

Perpetual ML의 주요 장점은 비할 데 없는 속도와 효율성입니다. 하이퍼파라미터 튜닝 병목 현상을 제거함으로써 기계 학습을 민주화하여 팀이 이전보다 훨씬 빠르게 모델을 반복하고 배포할 수 있도록 합니다. 이는 계산 비용과 인력 시간을 모두 크게 절약하는 결과로 이어집니다. 올인원 특성은 MLOps 스택을 단순화하며, 신뢰 구간에 대한 집중은 기업이 신뢰할 수 있는 예측을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 플랫폼의 아키텍처는 웨어하우스 내의 데이터에서 직접 작동하도록 보장하여 보안을 강화하고 복잡성을 줄입니다.

가격 및 플랜

Perpetual ML은 맞춤형 엔터프라이즈 플랜을 제공합니다. 관심 있는 당사자는 웹사이트를 통해 영업팀에 직접 연락하여 데모를 요청하고 특정 요구에 맞는 가격 정보를 받을 수 있습니다. 요청 시 플랫폼의 실제 작동을 볼 수 있는 무료 평가판이 제공됩니다.