로우코드 AI

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로우코드 AI

오토케라스

케라스에 기반한 오픈 소스

AutoML

프레임워크인 오토케라스는 최소한의 코딩만으로 빠르게

신경망을 구축하도록 개발된 도구입니다. 학습 데이터를 지정하기만 하면, 그다음은 오토케라

스가 알아서 데이터 전처리를 수행해 줍니다. 가령 데이터에 범주형 변수가 있다면 분류와 회

귀 중 어떤 작업인지에 따라 원핫 인코딩으로 변환되며, 텍스트 데이터를 포함한다면 오토케라

스는 이를 임베딩으로 변환합니다.

오토 사이킷런

오토 사이킷런은 사이킷런 라이브러리에 기반한 오픈 소스 파이썬 패키지로, 데이터셋에 적합

한 학습 알고리즘을 자동으로 탐색하고 하이퍼파라미터를 최적화합니다. 이 프레임워크는 사

이킷런이 제공하는 모델만 지원합니다. 오토 사이킷런은 프라이부르크 대학교

University

of

Freiburg

와 하노버 대학교

University

of

Hannover

의 연구소에서 개발되었습니다.

오토 파이토치

프라이부르크 대학교와 하노버 대학교의 연구소는 딥러닝에 초점을 둔 파이토치 기반의

AutoML

프레임워크도 개발했습니다. 오토 파이토치는 프로토타입을 빠르게 제작하고 싶을

때 탁월하며, 분산 학습도 지원합니다.

3.5

요약

비즈니스 분석가, 데이터 분석가, 시민 데이터 과학자, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자,

ML

엔지니어는 모두

AutoML

프레임워크를 사용해 개발 과정을 간소화할 수 있습니다.

먼저 예측에 사용할 변수(입력 특징)가 포함된 데이터셋을 불러오면, 데이터의 각 열에 대한 데

이터 프로필이 생성됩니다. 그리고