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오라클, ‘클라우드 데이터 사이언스 플랫폼’ 발표머신러닝 모델 개발 및 구축 위해 데이터 사이언스 조직 간 신속하고 용이한 협력 지원
   

[아이티데일리] 오라클이 ‘클라우드 데이터 사이언스 플랫폼(Oracle Cloud Data Science Platform)’과, 핵심 솔루션 ‘클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스(Oracle Cloud Infrastructure Data Science)’을 14일 출시했다.

오늘날 기업은 비즈니스 혁신을 도모할 수 있는 거대한 양의 잠재적 데이터를 보유하고 있음에도 아주 적은 양의 데이터만 파악하거나 활용하고 있다. 기업 내 데이터 사이언스 조직은 올바른 데이터에 접근해 머신러닝 모델을 효과적으로 개발하고 구축할 수 있는 도구가 없었다. 그 결과 새로운 모델 개발에 장시간이 소요됨은 물론, 정확도와 안정성의 요건을 충족하지 못해 실제 업무 환경에까지 적용하지 못하는 경우가 많았다.

‘클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스’는 기업 내 협력 기반의 머신러닝 모델 개발과 교육, 관리 및 구축을 통해 데이터 사이언스의 성공적 수행을 돕는다. 기업 내 공유 프로젝트와 모델 카탈로그, 팀 보안정책, 재현성 및 감사성(auditability) 등 데이터 사이언스 조직이 다루는 주요 기능들을 지원한다. ‘오토ML(AutoML)’ 알고리즘 선택과 튜닝, 모델 평가 및 모델 설명기능을 통해 최적의 데이터셋을 자동으로 선택하는 것도 가능하다.

또한 ‘클라우드 데이터 사이언스 플랫폼’ 상에서, 사용자는 파이썬(Python)을 포함해 텐서플로(TensorFlow), 케라스(Keras), 주피터(Jupyter)와 같은 다양한 오픈소스 도구들을 활용해 오라클 클라우드 상에서 새로운 머신러닝 모델을 설계, 훈련 및 관리할 수 있다. 이외에도 ‘오라클 자율운영 데이터베이스’와 통합된 머신러닝 알고리즘을 활용하고, 데이터셋을 준비하고 옮기는 데에 소요되는 시간을 단축시켜 보다 빠르게 성과를 도출한다.

그렉 파블릭(Greg Pavlik) 오라클 데이터 및 AI서비스 제품 개발 부문 수석부사장은 “성공적인 데이터 사이언스 프로젝트 수행을 위해서는 효과적인 머신러닝 모델이 기반임에도, 다양하고 방대한 양의 데이터가 기업들의 발목을 잡아왔다”며, “‘오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스’는 개별 데이터 과학자의 전체 업무를 자동화해 생산성을 증대할 뿐만 아니라, 관련 팀 간의 강력한 협력을 지원함으로써 데이터 사이언스 프로젝트가 실질적인 기업의 비즈니스 가치로 직결될 수 있도록 지원한다”고 말했다.

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