머신 러닝

데이터 중심적 머신 러닝으로 AI 프로젝트 가속화

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데모 예약

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Databricks 머신 러닝은 오픈 레이크하우스 아키텍처 기반으로, ML 팀에서 데이터를 준비하고 처리하도록지원하고 팀 간 협업을 간소화하며 실험부터 프로덕션까지 전체 ML 수명 주기를 표준화합니다.

오픈 데이터 레이크하우스 다이어그램

MLflow 예측 메트릭 다이어그램

데이터의 모든 측면을
ML에 맞게 간소화

Databricks ML은 오픈 레이크하우스 토대를 기반으로(Delta Lake​ 사용) 빌드하여, 머신 러닝 팀에서 규모와 관계없이 어떤 유형의 데이터든 액세스, 탐색하고 준비하도록 지원할 수 있습니다.데이터 엔지니어링의 지원에 의존하지 않고 셀프 서비스 방식으로 여러 가지 특징을 프로덕션 파이프라인으로 전환할 수 있습니다.

실험 추적과 거버넌스 자동화

관리형 MLflow는 실험과 로그 매개변수, 메트릭, 데이터와 코드 버전 관리를 자동으로 추적하며 트레이닝을 실행할 때마다 모델 아티팩트도 추적합니다. 이전 실행을 신속하게 확인하고 결과를 비교하며 필요한 경우 과거 결과를 재현할 수도 있습니다. 프로덕션할 모델의 가장 좋은 버전을 확인했다면, 이를 모델 레지스트리에 등록하면 배포 수명 주기에 따라 핸드오프를 간소화할 수 있습니다.

실험 자동화 예시

활동 예시

데이터에서 프로덕션까지 유연하게 모든 모델 수명 주기 관리

트레이닝을 마친 모델을 등록하면 모델 레지스트리를 사용해 모델의 수명 주기 내내 협업 방식으로 모델을 관리할 수 있습니다. 모델은 실험, 스테이징, 프로덕션과 보관 등 다양한 단계를 거치면서 버전을 관리하고 이동할 수 있습니다. 수명 주기 관리는 역할 기반 액세스 관리에 따라 승인 및 거버넌스 워크플로와 통합됩니다. 메모와 이메일 알림으로 데이터 팀에게 풍성한 협업 환경을 제공합니다.

대규모, 짧은 레이턴시로
ML 모델 배포

서버 관리나 확장에 대한 제약을 걱정할 필요 없이 클릭 한 번으로 모델을 배포하세요. Databricks를 사용하면 엔터프라이즈급 가용성으로 어디에나 REST API 엔드포인트로 모델을 배포할 수 있습니다.

MLflow 모델 레지스트리 다이어그램

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제품 구성요소

astrazeneca

고객 사례

AI, 신약 개발에 혁신을 일으키다

AstraZeneca에서 데이터 및 NLP를 활용하여 신약 연구 지원

HSBC

고객 사례

ML로 다시 태어난 모바일 뱅킹

HSBC에서 ML 기반 사기 행위 탐지 기능을 활용해 3,900만여 명 고객을 상대로 캐시리스 트랜잭션을 관리하는 법

Starbucks

고객 사례

데이터 및 AI 대규모 활용

Starbucks, Databricks와 손을 잡고 30,000개 매장에 옴니채널 환경 제공

comcast

고객 사례

AI와 함께하는 엔터테인먼트의 미래

Comcast, AI 지원 음성 리모컨으로 에미상 수상에 빛나는 시청자 환경 제공

리소스

여러분에게 필요한 모든 리소스가 한 곳에 있습니다. 이미지

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