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데이터로봇의 자동화된 모델구축은
가속화된 데이터 탐색 프로세스를 통해
데이터가치에 대한 빠른 피드백을 제공
쉽고 빠른 분석 모델링
UI 환경의 데이터수집과 타겟 변수 선택
클릭한번으로 100여 가지 모델 학습
속도를 고려한 설계
직관적 방식의 시스템 처리 프로세스
수 분 내에 수천 건의 작업을 수행하는 머신러닝 워크 플로우 실행
모델 결과의 정확도 향상
최신 알고리즘이 탑재된 수백 가지 모델 템플릿
리더 보드 기능을 통해, 어떤 모델이 데이터에서 가장 잘 작동하는지 확인 및 판단
개별 모델의 상세 탐색 및 비교를 통한 모델 정확도 제고
모델배포
실시간 및 배치 처리 스코어링을 위한 예측 API를 포함하여 모델 배포에 대한 여러 옵션을 제공
데이터 로딩부터 모델 적용까지 자동화 개념을 적용하여 모델개발의 효율성과 적시성을 추구
데이터 자동 감지 및 프로파일링
Loading/Reading → EDA → 중복, 결측 감지
→ Drop, Impute
모델 계획과 학습 및 평가
타겟 및 입력변수에 대한 적용가능 ML 알고리즘 리스트 정의
모델 정확도 향상을 위한 피쳐 생성
대규모 모델 학습이 가능하도록 병렬 기반 고성능 학습 알고리즘 탑재
모델 검증/비교, 상위랭크 모델 추출
예측 : Real-Time and Batch
최종 선정모델에 대한 배포단계 이동
API 토큰, Python Scoring, HDFS 등 스코어링 생성
일반 분석가도 데이터 과학자처럼 손쉽게 분석하고 정확도 높은 모델구축 결과를 도출
다양한 사용자를 위한 시스템
비즈니스 전문가 : Auto-pilot기능을 이용한 손쉬운 모델 분석 및 시각화
전문 사용자 : 모델 추가 튜닝 및 예측을 위한 R, Python API 제공
개발자 : 타 프로그램 통합, 예측 API 호출을 통한 프로세스 구축
최상의 모델 정확도 목표
R, Python, H20, Spark 및 기타 소스에서 다양하고 동급최고의 다양한 알고리즘을 지속적으로 확장, 사용자에게 예측 문제에 대한 최상의 분석 도구를 제공
모델구축 효율성
짧은 시간에 높은 정확도의 모델분석결과 적용을 통한 업무 편의성 제공
Gartner positioned DataRobot as a Visionary in the 2019 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms based on its ability to execute and completeness of vision.