엔터프라이즈 AI 분야의 강자, Datarobot

이번 시간에는 머신러닝 기반 엔터프라이즈 AI 솔루션 기업인 Datarobot에 대해 알아보겠습니다.

2012년 창업한 Datarobot은 2015년 세계 최초의 머신러닝 자동화 솔루션을 출시한 기업으로

엔터프라이즈 AI 분야의 선도적인 기업이라 할 수 있습니다.

 

 

Datarobot 개요

AI를 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼

모든 사용자, 모든 데이터 유형, 모든 환경에 맞는 통합된 AI 플랫폼 제공

데이터의 가치를 창출하는 데 필요한 모든 과정을 자동화하고 업계 최고의 엔드 투 엔드 AI 플랫폼

 

 

Datarobot의 주요 기능

예측 모델 자동 생성

Datarobot은 학습 데이터를 드래그앤 드랍하고 개시 버튼을 클릭만으로 수천 종류의 알고리즘에서 여러 예측 모델을 자동 생성합니다.

 

예측 모델 시각화

Datarobot은 다양한 차트와 그래프로 예측 모델의 학습 과정과 예측 변수 정보를 시각화하여 이용자는 쉽게 모델을 이해할 수 있습니다.

 

다양한 데이터 활용

Datarobot은 수치, 텍스트, 지리, 이미지 등 다양한 데이터 유형을 활용하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다.

 

RPA와 결합

Datarobot은 Automation Anywhere와 파트너십을 맺어 RPA와 자동 머신러닝을 결합하여 복잡한 비즈니스 프로세스에 지능적인 의사결정을 적용할 수 있습니다.

 

 

Datarobot의 장점

누구나 쉽게 AI를 사용할 수 있도록 하여 기업의 비즈니스 문제를 빠르고 정확하게 해결

다양한 데이터 유형과 알고리즘을 지원하여 다양한 분야에 적용 가능

예측 모델의 성능과 해석력을 높여주고, RPA와 결합하여 자동화된 의사결정 지원

 

Datarobot의 단점

클라우드 기반의 플랫폼이므로 보안이나 네트워크 문제 발생 가능성

자동화된 프로세스를 제공하지만, 데이터 전처리나 모델 검증 등에는 전문가의 개입 필요

높은 비용과 사용자의 요구사항에 따라 커스터마이징이 어려울 수 있음

 

Datarobot 사용법

Datarobot에 가입 및 로그인 후 예측 모델을 생성할 데이터를 업로드하거나 연결

예측하고자 하는 타겟 변수를 선택하고, 모델링 옵션 설정

Datarobot이 자동으로 여러 알고리즘을 적용하여 모델을 생성하고, 성능을 비교

원하는 모델을 선택하고, 시각화, 해석, 검증 등의 기능을 사용하여 모델을 평가

모델을 배포하고, 모니터링 및 관리

 

적용 사례

Datarobot은 다양한 산업과 분야에서 AI와 머신러닝을 활용한 적용 사례를 제공합니다.

예를 들어, 제조업에서는 머신러닝 자동화를 통해 품질 향상, 비용 절감, 수요 예측 등에 활용되며, 금융, 보험, 의료, 소매 등 다양한 산업에서 AI와 머신러닝을 활용한 적용 사례를 제공합니다. 금융 산업에서는 DataRobot을 통해 신용 위험 평가, 고객 이탈 예측, 부정 행위 탐지 등에 도움이 되며 의료 산업에서는 DataRobot을 통해 환자 만족도 향상, 진단 정확도 개선, 의료비 절감 등에 도움이 됩니다.

 

금융 산업 적용 사례

• 신용 위험 평가: 고객의 신용 점수, 소득, 부채 등의 데이터를 바탕으로 대출 상환 능력을 예측하고 위험 수준에 따라 대출 금리를 책정할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 대출 손실을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다.

 

• 고객 이탈 예측: 고객의 거래 내역, 계좌 잔액, 서비스 만족도 등의 데이터를 바탕으로 고객이 탈퇴할 가능성을 예측하고 이탈 원인을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 고객 유지 전략을 개선하고 충성도를 높일 수 있습니다.

 

• 부정 행위 탐지: 거래 내역, IP 주소, 카드 정보 등의 데이터를 바탕으로 부정 거래나 신용카드 도난 등의 사기 행위를 탐지하고 경보를 발생시킬 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 법적 리스크와 재정적 손실을 줄이고 고객 신뢰도를 높일 수 있습니다.

 

의료 산업 적용 사례

• 환자 만족도 향상: 환자의 의료 이력, 진료 내용, 만족도 조사 등의 데이터를 바탕으로 환자의 만족도를 예측하고 개선할 수 있는 요인을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 의료 기관은 환자 중심의 서비스를 제공하고 재방문율과 추천율을 높일 수 있습니다.

 

• 진단 정확도 개선: 의료 영상, 검사 결과, 증상 등의 데이터를 바탕으로 환자의 질병을 정확하게 진단하고 치료 방법을 추천할 수 있습니다. 이를 통해 의료 기관은 의사 결정 과정에 인공지능을 도입하고 오진률과 치료 비용을 줄일 수 있습니다.

 

• 의료비 절감: 환자의 건강 상태, 병력, 생활 습관 등의 데이터를 바탕으로 환자가 입원이나 중환자실이 필요한지 예측하고 예방 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 의료 기관은 불필요한 의료 자원 낭비를 줄이고 응급 상황에 대비할 수 있습니다.