AutoML을 무료로 사용하는 방법

코딩 없이 KNIME 분석 플랫폼 내의 노드를 통해 손쉽게 H2O AutoML 서비스 사용

왜 AutoML이 필요할까요? 머신러닝을 자동화하는 AI 기술인 AutoML은 반복적인 작업을 자동 실행함으로써 수동 작업의 오류를 최소화하고 효율성을 높여줍니다.

오픈소스 머신러닝 플랫폼인 H2O를 통해 AutoML 서비스를 사용하는 경우가 많은데요. H2O의 AutoML 서비스를 사용하기 위해서는 기초 수준의 이상의 코딩 이해도가 필요하므로 코딩 전문가가 아닌 실무자는 쉽게 사용할 수 없다는 문제점이 있습니다. 그렇다면 코딩 이해도가 부족한 비전문가도 AutoML 서비스를 쉽게 사용할 수 있는 방법은 없을까요?

KNIME(나임)을 활용하면 코딩 없이 H2O AutoML 서비스를 무료로 실행할 수 있습니다. 데이터 전처리 소프트웨어인 KNIME은 다양한 데이터 연결, 전처리, 분석 등을 위해 필요한 노드를 자유롭게 추가 또는 확장하여 사용할 수 있는데요. KNIME에서 노드 검색과 드래그 앤 드롭만으로 H2O AutoML을 간단하게 실행합니다.

데이터 센터의 전력 소비를 줄이고 ESG 실천하자

Yellowbrick을 통해 기존 풀랙의 공간 효율성 향상 및 탄소 배출량 절감

ESG 경영에 대한 기업들의 관심이 뜨거운데요. 많은 IT 기업들은 ESG 환경 경영 실천을 위한 과제로 ‘데이터 센터의 에너지 효율화’를 고려하고 있습니다. 365일 24시간 막대한 전력을 소비하는 데이터 센터로 인한 탄소 배출량이 날로 급증하기 때문인데요. 데이터 센터의 전력 소비량을 줄이고 ESG 경영을 실천하기 위해서는 어떻게 해야 할까요?

서버 하나로 풀랙(Full Rack) 여러 대와 동일한 성능을 발휘하는 Yellowbrick(옐로브릭) DW를 사용하면 기존 풀랙의 물리적인 공간을 절약하고 전력 소비를 줄임으로써 탄소 배출량을 저감할 수 있습니다.

팀즈 내 Longview 대시보드 통해 업무 효율성 강화

Longview 연동으로 대시보드 접근성 및 사용자 편의성 향상

비대면 재택근무가 보편화되면서 온라인 협업 플랫폼의 사용량이 증가하고 있는데요. MS 사의 협업 플랫폼인 팀즈(Teams)에 데이터 시각화 솔루션인 Longview(롱뷰)를 연동해서 사용한다면 어떤 효과가 있을까요?

직관적으로 데이터를 파악할 수 있는 Longview 대시보드의 접근성을 높임으로써 임직원들의 업무 효율을 강화할 수 있습니다. 대시보드를 통해 기업의 핵심 지표를 한눈에 살펴보고 주요 정보를 간편하게 공유할 수 있습니다.