엔터프라이즈 AI의 강자 Datarobot

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이번엔 머신러닝 기반 기업 일체 포함 솔루션 기업가 데이터 로봇그것에 대해 알아보자.

2012년에 설립 데이터 로봇은 2015년세계 최초 머신러닝 자동화 솔루션으로

추구하다 일체 포함 이 분야의 선두주자라고 할 수 있습니다.

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데이터 로봇

'추천 관련글,

데이터로봇 개요

일체 포함누구나 쉽게 사용할 수 있는 회사 일체 포함 플랫폼

모든 사용자들, 모든 데이터 유형, 모든 환경에 통합 일체 포함 플랫폼 제공

업계 최고의 솔루션을 사용하여 엔드 투 엔드 방식으로 데이터의 가치를 실현하는 데 필요한 모든 것을 자동화하십시오. 일체 포함 플랫폼

데이터 로봇의 주요 기능

예측 모델 자동 생성

데이터 로봇훈련 데이터를 드래그 앤 드롭하고 시작 버튼을 클릭하기만 하면 수천 개의 알고리즘에서 여러 예측 모델을 자동으로 구축합니다.

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예측 모델 시각화

데이터 로봇예측 모델의 학습 과정과 예측 변수 정보를 다양한 차트와 그래프로 시각화하여 사용자가 모델을 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

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다양한 데이터 활용

데이터 로봇은상, 텍스트, 지리학, 다양한 데이터 유형으로 예측 모델을 생성할 수 있습니다.

B. 이미지를 만듭니다.

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RPA와 결합

데이터 로봇은 어디에서나 자동화파트너 RPA복잡한 비즈니스 프로세스에 지능형 의사 결정을 적용하기 위한 자동화된 머신 러닝..

데이터 로봇장점

누구나 쉽게 일체 포함비즈니스 문제를 빠르고 정확하게 해결

다양한 데이터 유형과 알고리즘을 지원하여 다양한 분야에 적용 가능

예측 모델의 성능 및 해석 가능성 향상RPA자동화된 의사 결정 지원과 결합

데이터 로봇의 단점

클라우드 기반 플랫폼이기 때문에 보안이나 네트워크 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

자동화된 프로세스 제공, 데이터 전처리 또는 모델 검증에는 전문가의 개입이 필요합니다.

비용이 많이 들고 사용자 요구에 적응하기 어려울 수 있음

데이터 로봇 사용하는 방법

데이터 로봇등록 및 로그인 후 데이터를 업로드하거나 연결하여 예측 모델 구축

예측하려는 대상 변수를 선택하십시오., 모델링 옵션 지정

데이터 로봇이것은 자동으로 여러 알고리즘을 적용하여 모델을 생성하고, 성능 비교

원하는 모델을 선택하세요, 심상, 번역하다, 유효성 검사와 같은 기능을 사용하여 모델 평가

모델을 제공하다, 모니터링 및 관리

사용 사례

데이터 로봇다양한 산업과 분야에서 일체 포함및 기계 학습 사용 사례.

예를 들어, 제조에서 기계 학습 자동화를 통한 품질 향상, 돈을 삭감하다, 수요 예측에 사용됩니다.

, 재원, 보험, 치료, 리테일 등 다양한 업종에서 일체 포함및 기계 학습 사용 사례. 금융 산업에서 데이터로봇신용 위험 평가, 고객 이탈 예측, 사기 탐지에 도움 의료 산업에서 데이터로봇통해 환자 만족도 향상, 진단 정확도 향상, 의료비 절감 등에 도움이 됩니다.

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금융 산업 사용 사례

• 신용 위험 평가: 고객의 신용도, 소득, 부채 등의 데이터를 기반으로 대출 상환 능력을 예측하고 위험 수준에 따라 대출 금리를 설정할 수 있습니다.

. 이를 통해 금융 기관은 대출 불이행을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다.

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• 고객 이탈 예측: 고객 거래 내역, 은행 잔고, 서비스 만족도 등의 데이터를 활용하여 고객 이탈 가능성을 예측하고 이탈 이유를 분석할 수 있습니다.

. 이를 통해 금융 기관은 고객 유지 전략을 개선하고 충성도를 높일 수 있습니다.

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• 치트 감지: 거래 내역IP 주소, 카드 정보와 같은 데이터를 사용하여 사기 거래 또는 신용 카드 절도와 같은 사기 활동을 감지하고 경고할 수 있습니다.

. 그 결과 금융기관은 법적 위험과 금전적 손실을 줄이고 고객의 신뢰를 높일 수 있습니다.

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의료 산업의 적용 사례

• 환자 만족도 향상: 환자의 병력, 치료내용, 만족도 조사 등의 데이터를 기반으로 환자의 만족도를 높일 수 있는 요인을 예측하고 분석할 수 있습니다.

. 이를 통해 의료 기관은 환자 중심 서비스를 제공하고 재방문 및 의뢰율을 높일 수 있습니다.

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• 진단 정확도 향상: 의료 영상, 시험 결과, 증상 등의 데이터를 바탕으로 환자의 질병을 정확하게 진단하고 치료 방법을 추천할 수 있습니다.

. 이러한 방식으로 의료 기관은 인공 지능을 의사 결정 프로세스에 통합하고 오진율과 치료 비용을 줄일 수 있습니다.

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• 낮은 의료비: 환자의 건강 상태, 안남네세, 생활습관 등의 데이터를 활용하여 환자가 입원 또는 집중 치료가 필요한지 예측하고 예방 조치를 취할 수 있습니다.

. 결과적으로 의료 기관은 불필요한 의료 자원 낭비를 줄이고 응급 상황에 대비할 수 있습니다.

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