Graviti: AI 및 머신러닝을 위한 데이터 플랫폼

Graviti Data Platform

3.5 | 120 | 0
유형:
웹사이트
최종 업데이트:
2025/09/07
설명:
Graviti는 데이터 관리, 버전 제어 및 워크플로 자동화 솔루션을 제공하여 AI 및 머신러닝 프로젝트를 가속화하도록 설계된 데이터 플랫폼입니다. ML 프로세스를 간소화하고 복잡한 데이터에서 가치를 얻으십시오.
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Graviti Data Platform 개요

Graviti: AI 및 머신 러닝을 가속화하는 데이터 플랫폼

Graviti 데이터 플랫폼이란 무엇입니까?

Graviti는 AI 및 머신 러닝 노력에 있어 기업과 팀을 지원하도록 설계된 차세대 데이터 플랫폼입니다. 이는 머신 러닝 프로젝트와 비즈니스 분석의 생산성 향상 및 확장성 달성에 중점을 두어 비정형 데이터를 대규모로 효과적으로 사용할 수 있도록 합니다.

Graviti 데이터 플랫폼은 어떻게 작동합니까?

Graviti 데이터 플랫폼은 분석 및 AI를 위해 대규모로 비정형 데이터를 사용할 수 있도록 합니다. 복잡한 데이터에서 가치를 추출하고, 데이터 팀을 통합하고, ML 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 비용 효율적이고 빠른 데이터 큐레이션, 데이터 버전 제어 및 워크플로 자동화를 제공합니다.

주요 기능 및 이점:

  • 비용 효율적이고 빠른 데이터 큐레이션: 원시 데이터, 메타데이터 및 시맨틱 데이터를 하나의 중앙 위치에서 관리합니다. 사용자 정의 가능한 필터를 사용하여 효율적인 처리를 위해 쿼리하고 데이터 복사 없이 새로운 데이터 세트를 큐레이션합니다.
  • 계보 및 협업을 위한 데이터 버전 제어: Git과 유사한 인터페이스를 사용하여 데이터 버전을 관리하여 모든 데이터 변경 사항을 추적하고 분기 기능을 사용하여 팀 간에 원활하게 협업할 수 있습니다.
  • 워크플로 자동화: Graviti의 워크플로 빌더를 사용하여 데이터 파이프라인을 자동화합니다. 클릭 한 번으로 무제한의 컴퓨팅 성능으로 대용량 데이터를 처리합니다.

Graviti 데이터 플랫폼에 대해 자세히 알아보십시오:

  • 불균형한 데이터 식별: 과소 대표되는 데이터를 파악하고 그에 따라 더 많은 데이터를 수집합니다.
  • 데이터 품질 검사: 낮은 품질의 데이터 또는 잘못된 시맨틱 데이터/메타데이터를 식별하고 수정을 위해 보냅니다.
  • 데이터 전처리: 데이터 증강 및 자동 레이블링을 포함하여 머신 러닝 또는 비즈니스 분석을 위한 데이터 전처리를 자동화합니다.
  • 학습 자동화: 새로운 데이터 추가에 의해 트리거되는 자동화된 파이프라인을 설정합니다.
  • 버전 차이 시각화: 동일한 데이터 세트의 두 버전 간의 차이를 시각화합니다.
  • 팀 간 협업: 서로의 작업에 영향을 주지 않고 동일한 데이터 세트에서 동시에 협업합니다.

산업 솔루션:

Graviti는 맞춤형 솔루션을 제공하여 다양한 산업에 서비스를 제공합니다. 또한 개방형 데이터 세트를 호스팅하여 협업과 혁신을 장려합니다.

Graviti 데이터 플랫폼이 중요한 이유

한 물류 회사의 머신 러닝 기술 책임자에 따르면 "Graviti 데이터 플랫폼은 우리 AI 개발 프로세스의 핵심 부분이 되었습니다. 강력하고 워크플로와 원활하게 작동하여 데이터 준비 및 모델 학습 자동화의 생산성과 효율성을 높입니다."

Graviti 데이터 플랫폼은 어디에서 사용할 수 있습니까?

Graviti는 데이터 큐레이션, 협업 및 워크플로 자동화에 사용할 수 있습니다. 불균형한 데이터 식별, 데이터 품질 검사, 데이터 전처리, 학습 자동화, 버전 차이 시각화 및 팀 간 협업에 사용할 수 있습니다. Graviti는 데이터 관리, 버전 제어 및 워크플로 자동화 솔루션을 제공하여 AI 및 머신 러닝 프로젝트를 가속화하도록 설계된 데이터 플랫폼입니다.

결론:

Graviti는 AI 및 머신 러닝 프로젝트를 가속화하도록 설계된 포괄적인 데이터 플랫폼을 제공합니다. 데이터 큐레이션, 버전 제어 및 워크플로 자동화 기능을 통해 Graviti는 조직이 비정형 데이터의 힘을 활용하고 ML 프로세스의 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 데이터를 관리하고 버전을 관리함으로써 팀은 보다 효과적으로 협업하고 데이터 파이프라인을 자동화하여 궁극적으로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

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