오직 다빈치랩스에서만 발견할 수 있는 단계별 특장점 

​데이터 전처리​

결측치, 극단치, 정규화 작업 등 데이터 전처리를 간편하게

데이터의 분포와 특성을한눈에 파악할 수 있는 풍성한 시각화 기능

변수 선정

쾌적한 모델링과 성능을 높이기 위한

자동 변수 선정 + 자동 파생변수 생성

어떠한 변수를 사용하면 좋을지 하나씩 실험하고 계신가요?

이미 있는 변수를 조합하여 모델 성능을 더 높이고 싶으신가요?

변수와 관련된 고민은 다빈치랩스에게 맡겨보세요.

알고리즘 선정

기업이 보유한 데이터의 특성을

정확하게 반영하는 최적의 알고리즘 조합 

세계에서 유일한 안정화 딥러닝 알고리즘 반영

Ensemble 과 Cascade 기능을 통해 무한에 가까운 알고리즘 조합 구현

데이터에 맞는 알고리즘 자동 추천 

파라미터 튜닝

모델의 성능을 높이기 위한 자유로운 선택

모델 성능의 고도화를 위해서 알고리즘 별로 상세한 파라미터 튜닝이 가능합니다.

자동 튜닝 기능을 통해 최적화된 값을 그대로 사용할 수도 있으며 다양한 선택사항과 지 표를 직접 클릭하고 수정하면서 성능 비교를 할 수도 있습니다. 

자동 파라미터 설정

고도화 파라미터 튜닝

간편하게 비교 가능한 알고리즘 성능 지표

성능 순위별로 정렬된 알고리즘과 자동 설정된 파라미터 값을 확인할 수 있습니다.

또한 각각의 알고리즘의 성능을 구체적으로 분석할 수 있는 아래와 같은 지표들도 제공합니다. 

필드별 중요도

실제값과 예측값의 분포 차트 비교

Confusion Matrix

AUPRC

AUROC

Decision Tree 

모델링 결과분석

만들어진 모델을 탁월하게 설명해주는 Explanation & Report

모든 머신러닝 기술자들은 모델을 만들고 나서도 모델과 데이터와의 관계를 명쾌하게 설명할 수 없는 문제를 겪습니다.

다빈치랩스는 이 블랙박스 문제를 해결하기 위해 모델에 담겨진 변수들의 신뢰도와 영향력을 명확하게 그려내는 예측 설명 기능을 지원합니다.

더불어 훈련 데이터, 검증 데이터 별로 모든 성능지표를 한 눈에 비교할 수 있는 상세 리포트 기능도 지원합니다.

Prediction Explanation

상세한 리포트 기능

모델 운영 ,업데이트

One-Click 으로 해결하는 모델 운영 

다빈치랩스로 개발된 모형은 손쉽게 귀사의 전산에 반영 할 수 있습니다.

한번의 다운로드 버튼 클릭만으로 모든 모형을 개발 성능 그대로, 운영 중인 예측 서버에 탑재하거나 개발 언어로 활용할 수 있습니다.

더불어 지속적으로 신규 데이터가 수집되는 경우 설정한 주기에 따라 업데이트를 자동으로 설정하거나 알림을 띄워 사용자가 스스로 업데이트를 실행하는 것도 가능합니다. 

예측함수 다운로드

REST API 기반 예측 서버 배포

자동 업데이트 

고도화된 모델을 만들고 운영하고 싶다면 

ADVANCED MODELING

다빈치랩스는 완전한 자동 기능과 더불어 섬세한 컨트롤 기능을 모두 제공합니다.

머신러닝의 모든 과정에 사용자가 직접 개입하여 뛰어난 모델을 개발할 수 있습니다.