데이터 예측 분석 AI
AutoML 모델 학습부터 플레이그라운드 실험, 워크플로우 설계, REST API 배포까지 예측·분류 분석 전 과정을 노코드로 운영합니다.
라벨 데이터로
분류·예측 모델 학습
고객 이탈, 불량 판별, 등급 분류처럼 정답 라벨이 있는 데이터로 AutoML 분류 모델을 빠르게 만들고 성능을 비교합니다.
- 이진·다중 분류 자동 알고리즘 추천
- Accuracy · F1 · ROC 등 성능 지표 비교
- 피처 중요도 · 혼동 행렬 시각화
- 최적 모델 선택 후 배포·워크플로우 연결
패턴을 찾는
비지도 군집 분석
라벨 없이도 데이터 속 유사 그룹을 자동으로 찾아 고객 세분화, 이상 패턴 탐색, 군집별 특성 분석에 활용합니다.
- K-Means · DBSCAN 등 군집 알고리즘 지원
- 군집 수 · 거리 기준 자동·수동 튜닝
- 2D/3D 시각화로 그룹 분포 확인
- 군집별 프로파일링 리포트 생성
과거 데이터로
미래를 예측하는 시계열
매출, 수요, 센서 값처럼 시간 흐름이 있는 데이터로 LSTM 등 시계열 모델을 학습해 앞선 구간을 예측합니다.
- 학습·검증 구간 분할 및 계절성 분석
- LSTM · Prophet 등 시계열 알고리즘 지원
- 예측 곡선 · 오차 구간 시각화
- 수요 예측 · 이상 탐지 시나리오 적용
이미지 업로드만으로
비전 분류 모델 구축
제품 사진, 현장 촬영 이미지를 학습해 양품/불량, 유형별 분류 모델을 코딩 없이 만들 수 있습니다.
- 이미지 폴더 업로드 및 자동 라벨링
- CNN 기반 이미지 분류 AutoML
- 학습 곡선 · 클래스별 정확도 확인
- REST API 배포로 현장 추론 연동
코드 없이 바로 테스트하는
AI 실험 샌드박스
본격적인 모델 학습 전에 데이터를 탐색하고, 알고리즘·프롬프트·파라미터 아이디어를 빠르게 검증할 수 있습니다.
- 데이터 샘플링 · 통계 · 분포 시각화
- 알고리즘·모델 빠른 비교 실험
- 프롬프트 · 파라미터 실시간 테스트
- 실험 결과 저장 및 워크플로우로 전달
드래그 앤 드롭으로
AI 파이프라인 시각화
노드 기반 워크플로 편집기로 데이터 흐름을 직관적으로 구성합니다. 각 노드의 실행 상태를 실시간으로 확인하며 전체 파이프라인을 관리합니다.
- 드래그 앤 드롭 노드 편집기
- 실시간 실행 상태 및 로그 모니터링
- 커스텀 노드 · 엣지 연결 및 분기 처리
- 워크플로 저장 · 불러오기 · 버전 관리
원클릭 배포,
실시간 성능 모니터링
학습된 모델을 즉시 REST API로 변환하고, 응답 시간·성공률·호출량을 실시간 대시보드에서 관리합니다.
- 원클릭 REST API 엔드포인트 자동 생성
- 응답 시간 · 성공률 실시간 모니터링
- 버전별 배포 이력 관리 및 롤백
- WebSocket 기반 스트리밍 응답 지원
Verta 다른 모듈 살펴보기
분석·챗봇·에이전트를 하나의 플랫폼에서 연결해 보세요.
