Heimdall

Heimdall: 노코드 플랫폼으로 머신러닝 대중화

Heimdall이란 무엇입니까? Heimdall은 ML, 예측 및 데이터 변환에 대한 액세스를 대중화하도록 설계된 강력한 노코드 머신러닝 플랫폼입니다. 사용자는 코드를 작성하거나 전담 데이터 과학 팀을 고용하지 않고도 모델을 훈련하고, 추세를 예측하고, 데이터를 정리할 수 있습니다.

주요 기능 및 이점:

• 노코드 머신러닝: 사전 데이터 과학 경험이 없더라도 데이터를 사용하여 맞춤형 분류 또는 회귀 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
• 노코드 시계열 예측: 맞춤형 예측 도구를 사용하여 미래의 비즈니스 요구 사항을 예측하고, Heimdall이 데이터 과학 측면을 처리하는 동안 운영 최적화에 집중할 수 있습니다.
• 자동화된 데이터 처리 파이프라인(The Forge): 비정형 데이터에서 강력한 기능 벡터 또는 데이터 세트를 구축합니다. 이미지와 텍스트로 분류 모델을 만드는 데 적합합니다.
• 원활한 데이터베이스 통합: 몇 분 안에 좋아하는 데이터베이스(Databricks, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Amazon Redshift, Google BigQuery)에 연결합니다.

Heimdall은 어떻게 작동합니까? 이 플랫폼은 데이터 연결에서 모델 배포에 이르기까지 각 단계를 안내하는 사용자 친화적인 도구 모음을 제공합니다. 데이터 과학 알고리즘의 복잡성을 추상화하여 다양한 기술적 배경을 가진 사용자가 모델링 프로세스에 참여할 수 있도록 합니다.

Heimdall의 제품:

• ML: 노코드 머신러닝.
• Forecast: 노코드 시계열 예측.
• The Forge: 자동화된 데이터 처리 파이프라인.

각 제품의 주요 기능:

• ML: 설명 가능한 모델, CSV 및 Databricks 가져오기, 원클릭 배포, REST API 액세스.
• Forecast: 시계열 분석, 설명 가능한 예측, 다중 예측 관리, REST API 통합.
• The Forge: 자동 기능 벡터, 이미지 및 텍스트 지원, 레이블 생성, 즉각적인 DS 통합.

Heimdall이 중요한 이유는 무엇입니까? Heimdall은 데이터 과학 워크플로를 크게 가속화합니다. 제공된 데이터에 따르면 Heimdall은 기존 개발 방식보다 최대 2592배 빠를 수 있습니다. 이러한 속도와 접근성은 기업이 머신러닝을 신속하게 활용하여 의사 결정 및 운영 효율성을 개선할 수 있도록 합니다.

Heimdall은 누구를 위한 것입니까? Heimdall은 코딩 전문 지식이나 전담 데이터 과학 팀 없이 머신러닝의 힘을 활용하려는 모든 사람에게 적합합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 기반 통찰력을 통해 운영을 최적화하려는 기업.
• 광범위한 프로그래밍 지식 없이 머신러닝을 실험하려는 개인.
• 데이터 과학 프로젝트를 가속화하려는 조직.

Heimdall을 사용하는 방법은 무엇입니까? 웹사이트는 "Try it Now", "Read the Docs", "Get Started Today" 및 "Schedule a Demo"와 같은 명확한 클릭 유도 문구를 제공합니다. 이러한 프롬프트는 사용자가 플랫폼을 탐색하고 기능에 대해 자세히 알아보도록 장려합니다. 자세한 설명서에는 데이터 소스를 연결하고, 모델을 구축하고, 사용하기 위해 배포하는 방법에 대한 단계별 지침이 제공되어야 합니다.

Heimdall을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

• 효율성 향상: 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 데 필요한 시간을 크게 줄입니다.
• 비용 절감: 전담 데이터 과학 팀이 필요하지 않습니다.
• 접근성 향상: 더 많은 사용자가 머신러닝에 액세스할 수 있도록 합니다.
• 데이터 기반 의사 결정: 기업이 데이터 통찰력을 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

머신러닝에 대한 액세스를 대중화하려는 Heimdall의 사명은 기업과 개인 모두에게 가치 있는 도구로서의 입지를 확립합니다. 코딩 및 데이터 과학의 복잡성을 추상화함으로써 Heimdall은 사용자가 ML의 힘을 활용하여 의사 결정 및 운영 효율성을 개선할 수 있도록 합니다. 노코드 솔루션과 기존 데이터베이스와의 원활한 통합에 대한 플랫폼의 초점은 접근성과 유용성을 더욱 향상시킵니다. 데이터 과학 워크플로를 가속화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? Heimdall을 사용해 보십시오.