Why Next autoML?

머신러닝의 한계를 넘어서서, 새로운 가치를 창출합니다.

PREDICTIVE MODELING

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

AUTO MODELING

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


RULE GENERATION

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


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 CLUSTERING

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 OPTIMIZATION

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 OPTIMIZATION

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 모형 개발에 필요한 주요 기능 및 개별 프로젝트 특화된 기능을 제공합니다.

다빈치랩스의 특별함을 직접 비교해보세요.

"다빈치랩스의 기능과 활용사례 등

도입 검토에 필요한 다양한 자료들을 만나보세요."


FAQ

다빈치랩스에 대해서 자주 묻는 질문과 답변들

현재 다빈치랩스는 구분자로 분리된 텍스트 또는 CSV 파일 형태를 지원하고 있으며,

하나의 파일로 통합된 데이터를 분석할 수 있습니다.

추후 데이터베이스에 직접 연결하여 데이터를 추출할 수 있는 기능이 추가될 예정입니다.

예측 모형이란 머신러닝 알고리즘을 사용하여 빅데이터를 분석하고 이때 찾아낸 패턴을 기반으로

특정 대상 또는 필드의 미래 결과값을 예측하는 기법을 의미합니다.

예를 들어 대출고객의 부도율 예측 또는 보험가입자의 손해율 예측 등을 뜻합니다.

예측하려는 대상과 데이터의 속성에 따라 다르나 보통 수백 건 이상의 데이터에 

예측 타겟이 일정 비율 이상 존재하는 경우 의미 있는 분석이 가능합니다.

기본적으로 Single 모드로 활용할 수 있는 11개의 알고리즘을 제공하고 있으며, Cascade와 Ensemble 조합을 통해

무한대에 가까운 알고리즘 성능을 발휘할 수 있습니다. 싱글 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

개발자/데이터 분석가/머신러닝 전문가가 아닌 사용자 또한 클릭 몇 번만으로도 

예측 모형을 개발할 수 있도록 UX가 직관적으로 구현되어 있습니다.

 솔루션 계약 시 기본적으로 사용법 및 모델링에 대한 무상 교육 서비스가 포함되어 있으며,

지속적인 온/오프라인 고객 지원이 제공됩니다. 

다빈치랩스의 특장점 중 하나는 머신러닝 알고리즘으로 분석하여 개발한 모델을 

새로운 데이터에 실시간으로 반영하여 예측값을 산출 가능하다는 것입니다.

사용자는 다빈치랩스로부터 예측 모형을 자바 라이브러리 또는 실행 파일 등의 형태로 

다운로드 할 수 있습니다. 

예측 모형을 다운 받은 후 해당 파일 내 포함된 사용자 문서를 참고하여 기존 시스템에서 함수를 호출하는 형태로 구축이 가능합니다.

새롭게 축적된 데이터를 매일 또는 매월 등 사용자가 원하는 만큼 재학습하여 

최신 데이터 패턴이 반영된 업데이트 예측 모형을 만들 수 있습니다. 

다빈치랩스의 예측 모형은 뛰어난 성능의 머신 러닝 알고리즘 기반이지만, 

블랙박스가 아닌 설명 가능한 형태로 디자인되었습니다. 

독자적인 알고리즘을 통해, 주요 사용 필드와 각 필드의 기여도를 수치화함으로써 예측치에 대한 설명을 돕습니다.

리스크 평가, 사기 적발, 고객 행동/성향 분석 기반 타겟 마케팅, 고객 이탈 예측,

 불량 예측, 민원 예측, 업무 효율화,성과 예측, 질병 및 사고 진단 예측 등 

패턴 분석 기반의 예측 모델링이 필요한 경우 영역과 분야를 막론하고 다빈치랩스 사용이 가능합니다.  

contact@ailys.ai 로 연락 주시면 즉시 답변 드리겠습니다.

USE CASE

다빈치랩스의 다양한 적용 사례