머신 러닝

기계 학습과 분석은 과거 데이터를 정확한 예측으로 변환하여 기업이 미래 트렌드와 결과를 예측할 수 있도록 해요.이를 통해 모든 운영 전반에서 사전 예방적이고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있어요.

지멘스 솔루션으로 다음을 할 수 있어요.

• 예측 모델을 쉽게 만들어보세요. 자동 기계 학습 (AutoML) 을 활용하면 판매 예측, 고객 이탈 예측 등을 위한 모델을 대개 몇 번의 클릭만으로 그리고 광범위한 코딩 없이 빠르게 만들 수 있어요.
• 주요 비즈니스 동인 알아보기: 데이터에 숨겨진 패턴과 영향 요인을 식별하여 특정 이벤트가 발생할 가능성이 높은 이유를 이해하세요.
• 운영 최적화 및 의사 결정 강화: 신뢰할 수 있는 예측으로 수요를 예측하고, 장애를 방지하고, 공급망을 간소화하세요.설명 가능한 AI를 사용하면 이러한 예측의 논리를 이해하여 신뢰를 구축하고 확실한 전략적 계획을 세울 수 있어요.
• 모든 기술 수준의 역량 강화: 우리의 직관적인 도구를 사용하면 데이터 과학자와 비즈니스 분석가 모두 협업하고 예측 모델을 배포하여 분석에 대한 통합된 접근 방식을 촉진할 수 있어요.

기계 학습과 분석을 활용하면 조직이 사후 대응 전략에서 예측 전략으로 전환하여 혁신과 경쟁 우위를 확보할 수 있어요.

기계 학습은 더 깊고 더 정확한 통찰력을 제공하고 복잡한 분석을 자동화하여 비즈니스 의사 결정을 크게 향상시켜요.

지멘스 솔루션은 다음을 통해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 돼요.

• 숨겨진 인사이트 찾기: 알고리즘은 방대한 데이터를 처리하여 미묘한 추세와 변칙을 찾아내고 비즈니스를 종합적으로 보여줘요.
• 정확한 예측 제공: 과거 데이터를 바탕으로 학습하여 시장 수요, 고객 행동 및 운영 효율성에 대한 매우 신뢰할 수 있는 예측을 생성하여 불확실성을 줄여요.
• 자동화 및 규모 분석: AutoML과 같은 자동화 기능으로 분석 프로세스를 간소화하여 많은 수동 작업 없이 프로젝트 전반에 걸쳐 더 빠른 통찰력을 제공해요.
• 설명 가능한 AI 보장: 예측이 무엇인지 뿐만 아니라 왜 예측을 하는지 이해하세요.설명성에 초점을 맞추면 모델 결과에 대한 신뢰가 형성되고 자신감 있는 행동이 가능해져요.
• 모든 사용자 역량 강화: 직관적인 인터페이스를 통해 데이터 과학자와 비즈니스 분석가 모두 모델에 기여하고 모델을 해석할 수 있어 모든 주요 의사 결정권자가 데이터 기반 통찰력을 얻을 수 있어요.

머신 러닝을 통합하면 원시 데이터를 전략적 자산으로 전환하여 조직 전체에서 더 많은 정보를 얻고 효율적이며 영향력 있는 결정을 내릴 수 있어요.

코드 없는 기계 학습을 통해 사용자는 기존 프로그래밍 코드를 작성하지 않고도 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있어요.대신 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI), 드래그 앤 드롭 기능, 자동화된 프로세스를 활용해요.

지멘스 솔루션은 이런 접근 방식을 다음과 같이 구현해요.

• 비즈니스 사용자 역량 강화: 코딩 지식에 상관없이 비즈니스 분석가들하고 도메인 전문가들이 고급 AI를 이용할 수 있게 해줘요.
• 개발 가속화: 더 빠른 통찰력을 위해 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 기계 학습 라이프사이클의 속도를 크게 높여요.
• 직관적인 시각적 인터페이스 제공: 데이터를 연결하고, 알고리즘을 선택하고, 결과를 대화식으로 평가하는 사용자 친화적인 워크플로우를 제공해요.
• 자동화 기능 (오토ML): 기능 엔지니어링이나 알고리즘 선택 같은 복잡한 작업을 자동화하여 최소한의 수작업으로 최적의 모델 성능을 보장해요.
• 비즈니스 성과에 초점을 맞추세요: 사용자들이 기술적 복잡성 대신 비즈니스 문제 해결과 결과 해석에 집중할 수 있게 해줘요.

기본적으로 Siemens에서 제공하는 노코드 머신 러닝은 강력한 AI에 대한 액세스를 대중화하여 고급 분석을 조직의 모든 사람이 액세스할 수 있는 도구로 전환하고 혁신과 데이터 기반 의사 결정을 촉진해요.

강력한 기계 학습 솔루션은 신뢰성, 확장성, 지속적인 성능을 위해 구축된 종합 시스템이에요.지멘스의 접근 방식은 다음과 같은 주요 구성 요소를 통해 이러한 엔드-투-엔드 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞추고 있어요.

• 데이터 취득 및 준비: 다양한 데이터 소스에 연결하고, 데이터를 효율적으로 수집하고, 기능을 엄격하게 정리, 변환 및 엔지니어링하여 ML 알고리즘에 맞게 데이터를 준비해요.
• 모델 개발 및 교육: 적절한 알고리즘 선택, 처리된 데이터로 모델 교육, 하이퍼파라미터 튜닝 (종종 AutoML로 자동화) 을 통한 성능 최적화, 엄격한 모델 검증.
• 모델 배포 및 통합: 학습된 모델을 패키징하여 프로덕션에 배포하고, 상호 작용을 위한 API를 제공하고, ML 출력을 기존 비즈니스 프로세스에 원활하게 임베드해요.
• 모니터링 및 유지: 생산 단계에서 모델 성능을 지속적으로 추적하고, 품질 저하를 감지하고, 정확도를 유지하고 변화에 적응하기 위해 새 데이터로 모델을 정기적으로 재교육해요.
• 설명가능성 및 해석성 (XAI): 모델이 특정 예측을 하는 이유를 이해하고, 신뢰를 높이고, 디버깅을 돕고, 의사 결정권자에게 실행 가능한 통찰력을 제공해요.
• 확장성 및 보안: 솔루션이 데이터와 모델을 무단 액세스로부터 보호하면서 증가하는 데이터 양과 사용자 요청을 효율적으로 처리할 수 있는지 확인하세요.

Siemens 솔루션은 이러한 구성 요소를 포괄적으로 해결함으로써 조직이 상당한 비즈니스 가치를 제공하는 안정적이고 영향력 있는 기계 학습 시스템을 구축할 수 있도록 해줘요.