데이터이쿠 7, 엔터프라이즈 AI에 보다 강화된 협력과 상세한 설명 기능 부여

데이터이쿠 최신 버전, 통계학자와 데이터 과학자 위한 기능 확대… 모두를 위한 개별 예측 설명 추가

2020-03-19 14:23 출처: Dataiku

통계학자들은 이제 데이터이쿠를 활용해 친숙한 워크시트와 카드 형식으로 고급 통계 분석을 수행하는 한편 보다 폭넓은 데이터 또는 분석팀과 협력할 수 있다

뉴욕--(뉴스와이어) 2020년 03월 19일 -- 엔터프라이즈 인공지능(AI) 및 머신 러닝 플랫폼 분야의 선도 기업인 데이터이쿠(Dataiku)가 ‘데이터이쿠 7’을 출시했다고 18일 발표했다.

기술 데이터 전문가가 머신 러닝 프로젝트 개발과 화이트박스 AI용 로우 레벨(row-level) 설명 가능성 작업을 수행할 수 있도록 보다 심층적인 통합 기능을 제공하는 것이 특징이다. 최신 버전에는 ‘데이터이쿠 6’에 도입된 기능을 확장하는 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 웹 앱과 머신러닝 지원 데이터 라벨링 플러그 기능 등이 추가됐다.

플로리안 두에토(Florian Douetteau) 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 “2013년 데이터이쿠 창사 이래 협업은 언제나 우리 회사의 주축이었다”며 “데이터이쿠 7에 기업 내 AI를 효과적으로 민주화한다는 우리의 철학에 깊이를 더하는 기능을 계속 추가하고 있다”고 설명했다. 그는 “데이터이쿠 7 출시로 설명 가능한 AI용 기능을 확장하는 제품을 2연속 출시하게 됐다”며 “설명 가능한 AI는 모든 산업 분야의 기업이 AI 모델의 성공과 그 결과의 영향을 이해하기 위한 중요 구성요소”라고 밝혔다.

전 세계 기업과 기관은 위로부터 엔터프라이즈 AI에 노력을 쏟고 있지만 더 많은 개인이 실행 가능한 데이터 통찰력에 액세스할 수 있도록 아래로부터 프로젝트를 민주화하는 데 어려움을 겪고 있다. ‘데이터이쿠 7’은 더 많은 이들이 협업을 통해 모이도록 지원하며 기업이 일상적 의사 결정에 데이터를 사용하고 영향력 있는 AI 프로젝트를 구축할 수 있도록 설명 가능한 AI를 통해 개인에게 권한을 부여한다.

‘데이터이쿠 7’ 출시에서 새로워진 기능은 다음과 같다.
 
고급 통계 분석 지원: 통계학자들은 이제 데이터이쿠를 활용해 친숙한 워크시트와 카드 형식으로 고급 통계 분석을 수행하는 한편, 보다 폭넓은 데이터 또는 분석팀과 협력할 수 있다. 과거에는 고급 통계학자들이 가시성이 없는 비통계학자용 칸막이형 도구로 격하돼 거버넌스 및 AI 프로젝트 배포에 병목 현상이 발생했다.

고급 예측 설명: 일반적으로 머신 러닝 모델에는 결과에 도달한 이유나 방법에 대한 통찰이 포함되지 않는다. 이로 인해 이 같은 모델에 기반해 이뤄진 결정이나 조치를 객관적으로 설명하기 어렵다. 데이터이쿠의 예측 설명은 모델의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 특성 또는 기능을 설명해 이해를 돕는다. ‘데이터이쿠 7’은 결과 데이터 세트의 로우 레벨 예측 설명은 물론 개별 예측 설명의 대화형 시각화가 포함돼 있다.

더 나은 코더 협업을 위한 깃(Git): ‘데이터이쿠 7’은 깃(Git) 통합이 향상돼 데이터 과학자(또는 기타 코드 우선 사용자)가 데이터이쿠에서 직접 깃 브랜치(Git branch)의 생성, 삭제, 내보내기, 가져오기를 수행할 수 있다. 코더는 원 프로젝트에 영향을 주지 않으면서 프로젝트를 복제해 쉽게 샌드박스 변경을 할 수 있어 효율이 크게 증대된다. 중복 프로젝트 반복이 완료되면 변경 사항을 원 프로젝트에 원활히 병합할 수 있다.(Git에서 모든 변경사항이 추적됨)

쿠버네티스(Kubernetes)와의 유연성 향상: ‘데이터이쿠 7’은 ‘데이터이쿠 6’의 매니지드 쿠버네티스 클러스터 기능을 확대해 사용자가 쿠버네티스 클러스터에서 웹 앱을 실행할 수 있도록 했다. 이를 통해 동시 사용자를 늘리고 풍부한 리소스의 AI 배포를 위한 빠르고 유연한 백엔드 실행이 가능하다.

능동 학습을 위한 라벨링 플러그인: 적정하게 라벨링된 데이터는 머신러닝 학습 모델에서 정확한 품질 인사이트를 얻기 위한 전제 조건이며 신속한 데이터 라벨링 기능은 지루하고 오랜 시간이 소요되는 데이터 수집 단계를 완화해 전체 분석 수명 주기를 가속화할 수 있다. 새로운 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop) 라벨링과 능동 학습 플러그인 기능은 데이터이쿠 웹 앱 스위트를 제공해 표 형식이든 이미지든 사운드든 데이터 형태에 관계없이 라벨링 프로세스의 부담을 덜어준다.

데이터이쿠는 글로벌 2000을 통해 대량의 데이터 세트를 실행 가능한 통찰로 전환하고 AI 프로젝트를 민주화하며 대규모 머신러닝 이니셔티브를 확장할 수 있도록 지원한다.

‘데이터이쿠 7’은 오늘 출시와 함께 심층 협업과 설명 가능한 AI를 강화해 직관적인 팀 기반 플랫폼을 바탕으로 더 많은 사람이 데이터 과학을 활용할 수 있도록 지원하게 된다.

오늘 발표에 대한 더 자세한 내용과 ‘데이터이쿠 7’에 대한 심층 정보는 릴리스 노트에서 확인할 수 있다.

4월 16일 웨비나에 등록하면 새로운 기능 둘러보기를 포함해 데이터이쿠 데모를 받을 수 있다.

데이터이쿠(Dataiku) 개요

데이터이쿠는 기업에서 데이터 과학, 머신 러닝 및 AI 사용을 민주화하는 중앙집중식 데이터 플랫폼이다. 기업들은 데이터이쿠를 통해 데이터 준비에서 대규모 분석 및 엔터프라이즈 AI(Enterprise AI)에 이르기까지 데이터 여정을 진행할 수 있다. 데이터이쿠는 데이터 전문가 및 탐색자들에게 모범사례 저장소, 머신 러닝과 AI 배치/운영의 지름길, 중앙화된 제어 환경 등 공통의 기반을 제공하며 데이터 기반 회사의 촉매제 역할을 한다.

비즈니스 와이어(businesswire.com) 원문 보기: https://www.businesswire.com/news/home/20200318005008/en/

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