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GUI 기반의 플로우로 ML의 전체 프로세스를 구성할 수 있으며, 그렇기 때문에 인수인계가 매우 원활해집니다. 이외에도 wiki를 내장하고 있어 해당 요건에 대응이 가능합니다.
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Anomaly detection 및 fraud detection을 구현한 사례는 많습니다.
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모델 및 데이터에 대한 드리프트 모니터링 자동화 및 재학습 필요성에 대한 판단 자동화를 통해 가능할 것 같습니다.
이 너무 길어질 것 같아서 필요하신 경우 연락 주시면 자세하게 설명드리겠습니다
모든 기능을 다 학습해야 한다는 생각을 가지고 접근하면 어렵게 느껴질 수 있을 것 같습니다
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단순히 모델의 성능 개선 정도가 아니라 전체 프로세스 개선이라는 것을 염두에 두고 도입을 고려하시는 것이 좋겠습니다