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AI 학습모델 구축 시스템

AI 학습모델 개발 시스템 구축

엔드‑투‑엔드 MLOps로 속도와 신뢰성을 동시에. 데이터에서 가치까지, 한 번에 연결합니다.
AutoML GPU/TPU 클라스터 XAI Kubernetes API/SDK On-PremㆍCloudㆍHybrid
  • 데이터 관리
    Object Strorage/HDFS, 라벨링/버전/품질 검증
  • 학습/튜닝
    분산 학습, 하이퍼파라미터 최적화, 스케줄러
  • 배포/운영
    CI/CD, 서빙 게이트웨이, 모니터링 ㆍ 드리프트 탐지
수집
전처리
학습
평가
배포
모니터링
실험: 1,284 베스트 AUC: 0.942 배포 모델: 36

특징

학습은 자동화, 판단은 설명 가능, 운영은 유연하게

01

AutoML

데이터→특정→학습→평가 워크플로 자동화, 재현성 보장.

02

실험 추적

파라미터/매트릭/아티팩트 일원화, 비교ㆍ재학습 용이.

03

XAI 대시보드

특성 중요도ㆍSHAPㆍ데이터 근거로 결과를 설명.

04

고성능 인프라

GPU/TPUㆍHPC 스케줄링, 멀티 노드 분산 학습.

05

확장형 API

REST/gRPC,SDK로 애플리케이션과 손쉬운 연동.

06

보안/거버넌스

권한ㆍ암호화ㆍ감시ㆍ데이터 비식별화ㆍ모델 승인 프로세스.

적용분야

제조/플랜트- 예지보전, 품질 검사, 에너지 최적화.

의료- 영상/EMR 분석, 임상 문서 요약, 위험도 예측.

금융- 이상 거래 탐지, 신용 점수화, 챗봇.

공공/안전- 재난 예측, 민원 분석, 정책 분석.

물류/리테일- 수요 예측, 재고 최적화, 추천.

텔코/에너지- 네트워크 최적화, 수요/부하 예측.