Why Next autoML?

머신러닝의 한계를 넘어서서, 새로운 가치를 창출합니다.

AUTO ANALYSIS

부서별 활용 목적에 따라 비즈니스에 중요한 목표 타겟을 예측하거나 데이터의 특성을 분류해줍니다.

Auto Supervised Learning

예측하고 싶은 타겟을 선정하면 풍부한 알고리즘을 통해 데이터의 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성해줍니다.
활용 분야

업세일링 / 타깃팅 마케팅 / 전환율 예측 / 대출신용평가 / 보험인수심사 / 카드발급심사 / 매출채권회수 등


Auto Rule System

의사결정에 기준이 되는 변수를 지정하면 유의미한 경향성을 보이는 군집들을 자동으로 분류하고 군집별 특성을 Rule로 제시해줍니다.
활용 분야

마케팅 세그먼팅 / 업세일링 타깃 세그먼팅 / 대출심사 필터링 룰 / 사기 고위험 그룹 탐색 등


Auto Time Series Analysis

데이터의 특성이 시간에 따라 변화하는 경우 시간 변수에 따라 경향성을 분석하여 미래 특정 시점의 타겟값을 예측할 수 있습니다.
활용 분야
상품 수요예측 / 물류 운임예측 / 제조 공정관리 / 주가 예측 / 부동산 가격예측 / 거래점 매출예측 등

Auto Unsupervised Learning

데이터의 특성이 불분명한 경우에도 자동으로 특별한 성향을 지닌 군집을 분류해주며, 이를 통해 신규데이터의 이상치를 판별하거나 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다.
활용 분야

고객 사기적발(FDS) / 부정감사 시스템(Digital Forensic) / 디지털 마케팅(CRM) / 신규 상품개발(PD) 등

DECISION MAKING


기존에 개발된 모델에 신규 데이터를 반영하거나 의사결정에 변동이 생길 경우

모델의 성능을 검증하고 최적의 전략을 생성해줍니다.

Rule Optimization

현재 운영 중인 Rule이나 검증하고 싶은 조건들을 입력하면서 Rule의 성능을 극대화할 수 있습니다.

Simulator

모델링 이후, 신규 데이터의 변화에 따라 예측값이 어떻게 변하는지 자유롭게 테스트 해보고 싶습니까?
목표하는 예측값을 달성하기 위해 어떤 전략을 실행해야 할지 고민중이십니까?
시뮬레이터를 통해 최적의 변수값을 찾아내어 효과적인 비즈니스 전략을 운영할 수 있습니다. 

SPECIAL FEATURES

오직 다빈치랩스에서만 발견할 수 있는 특별함

DAVinCI LABS는 머신러닝 프로세스의 전단계에서 특화된 기능과 강력한 자동화 기능을 제공합니다.

Essential Point

머신러닝 솔루션을 검토하신다면 아래 사항을 꼭 확인하세요

기본적으로 개별로 활용할 수 있는 11개의 최신 알고리즘을 제공하고 있으며, 

Cascade와 Ensemble 조합을 통해 무한대에 가까운 알고리즘 성능을 발휘할 수 있습니다. 

개별 알고리즘 목록은 아래와 같습니다.

Stabilized Deep Net, Neural Network, Generalized Linear Model, Random Forest, Logistic Regression, Ridge Regression, Gradient Boosting Machine, Decision Tree, Support Vector Machine, XGBoost, LightGBM

타겟 유형에 따라 알고리즘별 성능을 한 눈에 비교할 수 있는 11개의 성능 지표를 제공하며, 중요 변수의 사용 빈도와 신뢰도를 확인할 수 있는 Explanation 기능까지 제공하고 있습니다.

개발된 모델은 엑셀로 다운받은 뒤 실제 타겟값과 예측된 타겟값을 수동으로 비교하여 검증해볼 수도 있으며, 신규 데이터에 대하여 Simulator 기능을 통해 새로운 예측값을 산출해볼 수도 있습니다.

신규 데이터 유입에 따라 모델 성능이 열화된 경우 이를 즉시 확인하고 업데이트할 수 있으며, 스케쥴을 정해 업데이트 시작일, 주기, 종료일을 선택하여 자동 업데이트가 가능합니다. 

업데이트에 필요한 신규 데이터는 SQL 쿼리를 통해 데이터베이스에 자동 접근하여 습득할 수 있습니다.

데이터 전처리(ETL & SSDP)에서부터 모델 개발, 모델 최적화, 운영을 위한 모델 배포까지 전 프로세스가 자동화되어 있습니다. 

특히 초보자의 경우 단 세번의 클릭만으로 빠르게 베이스라인 모델을 만들어볼 수 있는 기능도 제공합니다.

알고리즘 선별 시에는 Auto 버튼을 통해 최적의 파라미터를 자동으로 적용하고, 모델 성능을 높이기 위한 최적의 변수 선별(Feature Selection)과 엔지니어링(Feature Engineering)도 자동으로 진행됩니다.

다빈치랩스는 머신러닝 전문 지식이 없더라도 쉽게 쓸 수 있도록 편리한 UI를 지원합니다. 

다빈치랩스 소개 영상을 통해 전반적인 UI와 작업 프로세스를 확인하실 수 있습니다.

[다빈치랩스 소개 영상 보기]

특히 한국어/영어/일본어/중국어 등 다양한 국가의 인터페이스를 지원하는 장점도 갖추고 있습니다.

다른 솔루션과 달리 다빈치랩스는 데이터 용량에 제한을 두고 있지는 않으며, 수천개의 변수와 수천만개의 샘플이 포함된 데이터도 활용할 수 있습니다.

다만 사용자의 편의와 원활한 분석을 위해 데이터의 크기가 10G를 넘지 않는 것을 권장하고 있습니다.

지원하는 데이터 형태는 구분자로 분리된 텍스트나 csv 형태의 파일이면 분석이 가능합니다.

머신러닝의 기초부터 솔루션 실습까지 다루는 다빈치스쿨이 매월 무상으로 진행되며, 

필요하신 경우 고객사를 방문하여 분야에 특화된 교육을 지원합니다.

별도로