비즈니스 사용자에게 해석 가능한 모델을 배포하는 방법

서브스크립션 없이도 이용 가능한 Fast Forward Labs 연구

앞으로 모든 신규 Report는 공개적으로 이용 가능하며 무료로 다운로드할 수 있습니다. 또한 기존 Report가 업데이트될 경우 신규 버전에 대한 액세스도 제공할 예정이니 무료로 이용 가능한 연구에 대해 자주 확인해 주세요.

데이터밖에 모르는 든든한 지원군이 여러분 곁에 있습니다

머신 러닝을 활용하는 것이 말처럼 쉽지만은 않습니다. 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 대한 불확실성, 최고의 팀을 구축/구성하는 방법에 대한 막연함, 이상과 현실을 분간하기 힘든 상황 등으로 인해 아무리 최선의 노력을 다한다해도 헛수고가 되기 일쑤입니다.

경영진과 데이터 과학 팀은 비즈니스 성장에 집중하도록 하고, 최신 기술이나 업계 성공 사례를 지속적으로 모니터링해 복잡한 비즈니스 관련 문제들을 쉽게 해결하는 방법을 강구해내는 것은 가상의 연구진들에게 맡겨두세요.

Cloudera Fast Forward Labs Research는 알고리즘, 하드웨어 관련 혁신, 기술 상품화, 데이터 가용성 등으로 인해 지속적으로 변화하는 업계 트렌드에 주목합니다. 연구 결과 보고서 외에도 알고리즘의 기능을 보여주는 프로토타입, 그리고 실제 응용을 위한 디테일한 기술 자문이 함께 제공됩니다.

연구 Report가 제공하는 정보

Cloudera Fast Forward Labs 연구 Report는 다음을 통해 데이터에 대한 새로운 사용 사례를 창출하고 앞선 출발점을 제공해 드립니다.

  • 6개월에서 2년 동안 다양한 신규 데이터와 머신 러닝 기반 기능에 중점을 둔 연구 Report
  • 응용 방법이 포함된 프로토타입

또한 업계에서 진행되는 신규 연구 및 개발에 관한 업데이트 사항을 담은 뉴스레터를 구독 할 수 있습니다.

최신 연구

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레이블이 있는 데이터를 사용하지 않고 개념 중심을 연기하는 중

대상 도메인의 통계 특성이 시간에 따라 변경되어 모델 성능이 저하될 때 개념적 드리프트가 발생합니다. 구동 검출은 일반적으로, 관심의 성능 메트릭을 모니터링하고, 그 메트릭이 일부 지정된 임계값 아래로 떨어질 때 재교육 파이프라인을 트리거함으로써 달성된다. 그러나, 이러한 접근법은 충분한 라벨링된 데이터가 예측 시간에 이용가능하다고 가정한다 - 많은 생산 시스템들에 대한 비현실적인 제약조건. 이 보고서에서는 레이블이 있는 데이터에 쉽게 액세스할 수 없는 경우 개념 드리프트를 처리하기 위한 다양한 방법을 탐색합니다.

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 레이블이 있는 데이터를 사용하지 않고 개념 중심을 연기하는 중
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다중 객체 하이퍼파라미터 최적화 탐색

Cloudera는 예측 정확도, 회수, 정밀성 등 '일반적인 의심' 메트릭에 대한 머신 러닝 모델을 개발합니다. 그러나 이러한 메트릭이 엄밀하게 관심의 전부는 아닙니다. 프로덕션 모델은 대기시간이나 메모리 공간 또는 공정성 제약과 같은 물리적 요구 사항도 충족해야 합니다. 하이퍼파라미터 최적화는 최적화할 메트릭이 여러 개일 때 훨씬 더 어려워집니다. 본 최신 연구에서는 이러한 '다중 객체' 하이퍼파라미터 최적화 시나리오를 자세히 다루고 있습니다.

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다중 객체 하이퍼파라미터 최적화 탐색

Cloudera 머신 러닝 자문 서비스

가치 있는 리소스를 어느 방향으로 집중해야 하는지, 머신 러닝을 효과적으로 하는 구현하는 방법은 무엇인지, 그리고 기술적 한계에 부딪히는 일 없이 개발부터 생산까지 전체 프로세스를 더 빠르게 처리하는 방법에 대해 알아보세요.

Fast Forward Labs 블로그

 

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Webinar

딥 러닝을 통해 자동 질문 응답 시스템 구축 방법 알아보기

Webinar

이상 감지를 위한 딥 러닝을 언제 그리고 왜 사용하는지 알아보기

Webinar

인과 추론과 머신 러닝의 결합 방법 알아보기

Datasheet

Cloudera Fast Forward Labs 데이터시트

기존 서브스크립션 문의

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