SelfMachines

SelfMachines는 초생산성, 관찰 가능성 및 해석 가능성을 위해 설계된 궁극의 AI 개발 플랫폼으로 자신을 소개합니다. 비즈니스 분석가부터 전문 ML 엔지니어에 이르기까지 광범위한 사용자가 AI 개발을 민주화하는 강력하면서도 접근하기 쉬운 노코드, 드래그 앤 드롭 환경을 제공합니다. SelfMachines의 핵심 철학은 특정 비즈니스 로직과 요구에 정확하게 부합하는 완전 맞춤형 AI 파이프라인과 모델 생성을 가능하게 함으로써 획일적인 클라우드 솔루션의 한계를 넘어서는 것입니다.

이 플랫폼의 혁신은 독점적인 계층적 그래프 엔진에 있습니다. 이 엔진은 머신러닝 모델과 이에 의존하는 프로세스 모두를 단일 통합 환경 내에서 시각적으로 조율하고 관리할 수 있게 해줍니다. 이러한 통합 접근 방식은 전통적으로 복잡했던 AI 배포 및 훈련 작업을 단순화하여 고급 AI를 더욱 접근하기 쉽고 관리하기 쉽게 만듭니다.

SelfMachines 사용 방법

SelfMachines는 AI 시스템 구축을 위해 독특하고 강력한 7단계 추상화 방법론을 사용하여 점진적인 복잡성과 모듈성을 허용합니다:

1. 레이어 레벨: TensorFlow나 PyTorch와 유사한 신경망의 기본 구성 요소로 시작합니다. 여기에는 컨볼루션, RNN, 멀티헤드 어텐션, 선형 레이어, 활성화 및 손실과 같은 50가지 이상의 레이어 유형이 포함됩니다.
2. 블록 레벨: 레이어를 결합하여 더 복잡한 처리 단위나 모듈을 만듭니다.
3. 스테이지 레벨: 딥러닝 아키텍처에서 흔히 볼 수 있는 패턴인 특정 블록을 여러 번 반복하여 스테이지를 정의합니다.
4. 그래프 레벨: 이전에 생성된 스테이지를 노드로 하는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 구성합니다. 이를 통해 트랜스포머 인코더나 ResNet과 같은 정교한 모델 아키텍처를 구축할 수 있습니다.
5. 메타그래프(노드) 레벨: 이전 레벨의 그래프 자체가 노드가 되는 그래프를 만들어 복잡성을 높입니다.
6. 에이전트 레벨: 에이전트를 메타그래프의 그래프로 정의합니다. 이 에이전트들은 복잡한 추론 구조를 나타내고 다양하고 자율적인 작업을 수행할 수 있습니다.
7. 시스템 레벨: 가장 높은 추상화 수준으로, 에이전트의 그래프를 구축합니다. 이를 통해 API 호출, 신경망 훈련, 데이터 소스 역할 등 서로 다른 에이전트가 별개의 작업을 처리하는 다기능 시스템을 만들 수 있습니다.

마지막으로, 설계한 파이프라인을 통해 데이터를 처리하는 '작업(Job)' 구성을 사용하여 이러한 복잡한 시스템을 실행합니다.

SelfMachines의 핵심 기능

• 계층적 그래프 엔진: 복잡성이 증가하는 시스템(레이어, 블록, 스테이지, 그래프, 메타그래프, 에이전트, 시스템)을 구축하기 위한 독특한 7단계 추상화 모델.
• 노코드 드래그 앤 드롭 인터페이스: AI 워크플로우의 설계, 구축 및 조율을 단순화하는 직관적인 시각적 환경.
• 모듈식 확장성: 사용자는 내장 모듈에 국한되지 않습니다. 다른 프로젝트에서 재사용할 수 있도록 자신만의 맞춤형 모듈 유형을 생성, 사용자 정의 및 저장하여 초생산성을 촉진할 수 있습니다.
• 엔드투엔드 AI 개발: 광범위한 정보 검색 및 처리 파이프라인을 구축, 훈련, 관리 및 제공하는 통합 플랫폼.
• 관찰 가능성 및 해석 가능성: 모델 행동과 성능에 대한 깊은 통찰력을 제공하여 디버깅과 신뢰를 용이하게 하는 핵심 설계 원칙.
• 풍부한 구성 요소 라이브러리: 학습 가능(컨볼루션, RNN) 및 비학습 가능(활성화, 정규화, 손실) 구성 요소를 포함한 방대한 딥러닝 레이어를 즉시 지원합니다.

SelfMachines의 사용 사례

SelfMachines는 정교하고 맞춤화된 AI 솔루션을 구축하려는 조직 및 개발자에게 이상적입니다:

• 맞춤형 딥러닝 모델: 이미지 분류(Cifars 에이전트 튜토리얼 참조), 자연어 처리, 시계열 분석과 같은 작업을 위한 맞춤형 신경망 설계 및 훈련.
• 복잡한 워크플로우 자동화: 서로 다른 AI 에이전트가 협력하여 API로부터 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 추론, 결과 보고와 같은 복잡한 작업을 수행하는 다중 에이전트 시스템 조율.
• 특화된 비즈니스 로직 파이프라인: 표준 기성 AI 서비스로는 충족할 수 없는 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 기반 워크플로우 생성.
• 연구 및 프로토타이핑: 플랫폼의 모듈식 및 시각적 특성을 활용하여 복잡한 AI 아키텍처를 신속하게 프로토타이핑하고 반복하여 새로운 아이디어를 효율적으로 테스트합니다.

SelfMachines의 장점

이 플랫폼은 전통적인 AI 개발 접근 방식에 비해 상당한 이점을 제공합니다:

• 초생산성: 모듈식, 재사용 가능, 시각적 워크플로우는 개발 및 배포 수명 주기를 극적으로 가속화합니다.
• 심층 맞춤화: 일반적인 AI 플랫폼의 제약에서 벗어나 데이터와 비즈니스 목표에 완벽하게 맞춰진 솔루션을 구축합니다.
• 접근성: 코딩 전문 지식이 제한된 인원을 포함한 더 넓은 범위의 팀 구성원이 AI 개발에 기여할 수 있도록 지원합니다.
• 확장 가능한 복잡성: 계층적 구조는 단순한 모델에서부터 매우 복잡한 다기능 AI 시스템에 이르기까지 명확성을 잃지 않고 관리하고 확장하도록 설계되었습니다.

가격 및 플랜

SelfMachines는 현재 베타 단계에 있으며 초기 고객을 적극적으로 모집하고 있습니다. 베타 프로그램에 참여함으로써 사용자는 새로운 기능에 조기 액세스하고 특별 할인을 받을 수 있습니다. 이 초기 파트너십을 통해 고객은 미래의 맞춤형 기능 개발에 영향을 미치고 플랫폼의 로드맵을 형성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 관심 있는 분들은 웹사이트에서 초기 고객으로 신청하시기 바랍니다.