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ユーザーが求める最適な環境で作業できるプラットフォーム

熟練のデータサイエンティストからマシンラーニング（ML）の初学者まで、ノー／ローコードとプロコードの開発環境で簡単にモデルを作り、学習パイプラインを構築できます。1つのプラットフォームに多様な環境を統合しており、円滑なMLライフサイクル管理が可能です。また、内部そして外部の実験管理ストレージを通じて実験履歴を一覧化し、モデル性能改善のための反復作業を最小限に抑えています。

No/Low Code 자세히 보기

開発と運用間のシームレスな統合を通じてモデルの再現性および運用の安全性を確保

開発環境を運営環境にクローニングし、MLモデルの再現性とトレーサビリティを高めました。APIおよびリアルタイムサービング、バッチサービングなど多様な方式を採用することで、データサイエンティストなしでも簡単にモデルを（再）学習および（再）デプロイすることができます。これにより、素早くAIサービスを拡張でき、モデルの推論性能をリアルタイムで確認、異常現象を効率的に追跡してAIサービス運用の安定性を確保します。

コンピューティングリソースの最適化およびガバナンスシステムの構築をサポート

プロジェクトおよびタスクごとにリソースを指定および管理でき、オートスケーリング機能によりコンピューティングリソースを最適化できます。また、ユーザー別の権限管理機能でAIサービスに対するセキュリティを確保し、ガバナンスシステムを構築することができます。オンプレミス、クラウド（パブリック、プライベート）、ハイブリッド環境を含む様々なインフラ要件を満たし、既存のインフラ環境に大きな変更なくAI運用環境を実現します。

高速データ接続、簡単なデータの組み合わせで、データトレーサビリティを向上

主要なデータソースを連動させ、ユーザーがクリックするだけで簡単にデータを組み合わせてデータセットを作成できます。プロジェクト内の様々なメンバーが同じデータセットに基づいて作業できるため、データおよびモデル開発のトレーサビリティが向上します。

データ準備

数クリックで様々なデータソースから元データファイルを取得し、データセットを構成可能です。

モデル開発

構成されたデータセットを利用して、身近なML開発環境でモデルを開発し、簡単かつ迅速に学習パイプラインを構築することができます。

モデルデプロイメント

API、ストリーム処理などユーザー環境に合った方法を選択し、簡単にモデルをデプロイし、サービスを構築することができます。

モデルの再学習とモニタリング

保存されたパイプラインを活用して、追加作業なしで迅速にモデルを再学習、デバッグおよび再デプロイできます。デプロイされたモデルの状態および推論値を直観的なUIを活用してモニタリング可能です。

データ準備

モデル開発

モデルデプロイメント

モデルの再学習とモニタリング

데이터 준비

모델 개발

모델 배포

모델 재학습 및 모니터링

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