애자일소다 - Partner's

AgileSoDA X Partners

Automatic Machine Learning (AutoML) Platform

H2O Driverless AI는 feature engineering, model validation, model tuning, model selection 및
model depolyment와 같은 가장 어려운 데이터 사이언스 및 머신러닝 워크 플로우를 자동화하는 AI Platform입니다.
전문 데이터 사이언티스트와 같이 정확한 예측도를 달성하는 것을 목표로 하지만 자동화 덕분에
훨씬 짧은 시간 내에 달성 할 수 있습니다. 또한 H2O Driverless AI는 자동 시각화(automatic visualizations) 및
기계 학습 해석 기능을 제공합니다. 특히 규제 산업에서 모델 투명성과 설명은 예측 성과만큼 중요합니다.

주요 특징 및 기능

Automatic Visualization 별도의 추가 코드 작성없이 Dataset을 다양한 형태의 그래프와 차트로 표현하며 의미파악이 가능한
형태로 Data의 특이점, Trend 정보, Data 유형 별로 적합한 시각화 (13종) 자동 제공합니다.

Customizable Visualizations

변수 및 Plot 선택, X/Y Variable 선택이 가능하여 분석가가 원하는 내용에 대한 시각화를 제공합니다.

By Author of Grammar of Graphics (L. Wilkinson at H2O.ai)

Visual AI – Image Auto ML

Computer Vision Image Recognition
Computer Vision Model Inspection/Debugging 가능

▪ 사전 학습된 Image Models and Transformers
▪ Model Fine-tuning, Neural Architecture 검색
▪ Standalone MOJO Scoring on CPUs
▪ CPUs or GPUs(Preferred) 선택

NLP with BERT PyTorch BERT NLP Deep Learning Models

▪ 사전 학습된 BERT Models and Transformers
▪ Transformer Fine-tuning
▪ Standalone MOJO Scoring on CPUs

Automatic Feature Engineering 주어진 Dataset에서 자동으로 변수를 변환하고 새로운 변수를 생성합니다.
신규 생성된 변수에 대한 변수 중요도 차트를 제공합니다. 시간과 성능 Metric을 고려한
Random Grid Search 방식에 의한 자동 Hyper Parameter Tuning 기능을 제공합니다.

Variable Transformation

Skewed 분포를 가진 종속, 설명변수 변환
예) log(x), log(x+1), sqrt(x) 등

Feature Interaction

새로운 변수 생성
예) x1 + x2

XAI 모형 학습 결과 및 관련 의사결정나무, 변수 중요도 정보, 변수별 값에 따른 영향도 정보를 제공합니다.
전체 Dataset과 K 군집 데이타 결과 비교 지원과 원변수(original variable)와
파생변수(derived variable)에 대한 분석 결과를 각각 제공합니다.

Global (K-LIME) 차트

변수중요도 차트

Decision tree 모델

Partial dependency 차트

애자일소다가 도와드립니다.