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* '''그래프 데이터 저장 엔진'''  
 
* '''그래프 데이터 저장 엔진'''  
: 100억 트리플 이상의 초대용량 그래프 데이터를 저장하고 활용할 수 있다. 그래프 데이터 저장 엔진은 데이터를 조회, 수정/삭제하기 위한 질의 언어를 제공한다. [[W3C]]의 SPARQL과 GraphQL를 제공하고 있으며, 데이터 개방, 공유, 분석 등을 위해서 Rest기반 API를 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있다. 그래프 데이터 저장 엔진은 기본적으로 자원 기술 프레임워크 기반 그래프 데이터를 저장하는 저장소와 프로퍼티 그래프를 저장하는 저장소 기능을 제공하며, 아파치 서버 연계를 통해 프로퍼티 그래프를 저장하고 분석할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 주로 대용량 그래프 데이터 저장 기능, 그래프 데이터 관리 기능, SPARQL 질의 기능을 제공한다.  
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: 100억 트리플 이상의 초대용량 그래프 데이터를 저장하고 활용할 수 있다. 그래프 데이터 저장 엔진은 데이터를 조회, 수정/삭제하기 위한 질의 언어를 제공한다. [[W3C]]의 SPARQL과 GraphQL를 제공하고 있으며, 데이터 개방, 공유, 분석 등을 위해서 Rest기반 API를 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다. 그래프 데이터 저장 엔진은 기본적으로 자원 기술 프레임워크 기반 그래프 데이터를 저장하는 저장소와 프로퍼티 그래프를 저장하는 저장소 기능을 제공하며, 아파치 서버 연계를 통해 프로퍼티 그래프를 저장하고 분석할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 주로 대용량 그래프 데이터 저장 기능, 그래프 데이터 관리 기능, SPARQL 질의 기능을 제공한다.  
  
 
* '''그래프 데이터 추론 엔진'''  
 
* '''그래프 데이터 추론 엔진'''  
: 규칙 기반 추론을 위한 2가지 리즈닝 전략(전방연쇄와 후방연쇄)을 제공하고 있다. 기본적으로 전방연쇄에 기반한 추론전략을 제공하며, 필요하면 후방연쇄 추론 엔진을 사용할 수 있다. 전방연쇄에 기반한 추론의 장단점은 데이터가 저장소에 트랜잭션 후에 유추된 사실을 확장하기 때문에 새로운 사실을 업로드, 저장, 추가, 삭제 시 상대적으로 느려질 수 있다. 그래프 데이터추론 엔진에서 추론은 데이터 입력 시점부터 시작된다. 하지만, 전방연쇄 추론기법의 장점은 모든 데이터에 대한 추론 결과를 미리 만들어 저장함으로써 질의와 검색에 상당히 빠른 성능을 제공한다. 일반적으로 후방연쇄 추론기법은 질의나 검색 시 추론이 발생하며 이로 인해 복잡한 연역 추론이나 적합성 검사나 다른 추론이 발생할 가능성이 높아 성능에 영향을 미칠 수 있다. 그래프 데이터 저장과 분석은 강력한 지식표현과 데이터 멀티 모델 지원을 통한 데이터 통합, 그래프 데이터에 대한 다양한 분석기능을 제공한다. 그래프 데이터 저장과 분석의 주요 특징은 공리와 규칙 기반 추론 내장, 다양한 지식 표현 언어 지원, 그래프 데이터 증강 및 검증이 있다. 주요 기능으로는 다양한 규칙에 기반을 둔 추론 기능, 스키마 업데이트 트랜잭션 기능, 일관성 검증 기능, 재추론 기능이 있다.
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: 규칙 기반 추론을 위한 2가지 리즈닝 전략(전방연쇄와 후방연쇄)을 제공하고 있습니다. 기본적으로 전방연쇄에 기반한 추론전략을 제공하며, 필요하면 후방연쇄 추론 엔진을 사용할 수 있다. 전방연쇄에 기반한 추론의 장단점은 데이터가 저장소에 트랜잭션 후에 유추된 사실을 확장하기 때문에 새로운 사실을 업로드, 저장, 추가, 삭제 시 상대적으로 느려질 수 있다. 그래프 데이터추론 엔진에서 추론은 데이터 입력 시점부터 시작된다. 하지만, 전방연쇄 추론기법의 장점은 모든 데이터에 대한 추론 결과를 미리 만들어 저장함으로써 질의와 검색에 상당히 빠른 성능을 제공한다. 일반적으로 후방연쇄 추론기법은 질의나 검색 시 추론이 발생하며 이로 인해 복잡한 연역 추론이나 적합성 검사나 다른 추론이 발생할 가능성이 높아 성능에 영향을 미칠 수 있다. 그래프 데이터 저장과 분석은 강력한 지식표현과 데이터 멀티 모델 지원을 통한 데이터 통합, 그래프 데이터에 대한 다양한 분석기능을 제공한다. 그래프 데이터 저장과 분석의 주요 특징은 공리와 규칙 기반 추론 내장, 다양한 지식 표현 언어 지원, 그래프 데이터 증강 및 검증이 있다. 주요 기능으로는 다양한 규칙에 기반을 둔 추론 기능, 스키마 업데이트 트랜잭션 기능, 일관성 검증 기능, 재추론 기능이 있다.
  
 
* '''그래프 데이터 분석 엔진'''  
 
* '''그래프 데이터 분석 엔진'''  
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=== 클라우드 서비스 ===
 
=== 클라우드 서비스 ===
솔트룩스 클라우드 서비스는 인공지능 서비스 개발자, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 금융거래 이상징후 분석 담당자와 같은 사용자 모델을 대상으로 다양한 산업영역에 적용 가능한 인공지능 서비스를 제공한다. 솔트룩스 클라우드 서비스는 두 가지 서비스로 구성되어 있다. 1) 인공지능 클라우드 아담 인공지능 서비스는 솔트룩스가 지난 20년간 자연언어처리와 시맨틱, 추론을 포함한 인공지능 원천기술을 바탕으로 개발된 언어지능, 시각지능, 감성지능, 학습/추론 지능을 인공지능 서비스 개발에 필요한 API 형태로 제공하는 클라우드서비스이다. 2) 데이터과학 클라우드(DATAMIXI.com)는 아담 인공지능이 미리 학습된 일반 도메인 모델을 웹 서비스로 노출한 오픈 API의 특성을 갖는 데 반하여, 고객이 보유한 도메인 데이터셋을 이용하여 새로운 모델을 학습하고 서비스에 반영할 수 있도록 기계학습 워크플로우 서비스 및 지능형 빅데이터 인지 분석 서비스를 제공한다.
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솔트룩스 클라우드 서비스는 인공지능 서비스 개발자, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 금융거래 이상징후 분석 담당자와 같은 사용자 모델을 대상으로 다양한 산업영역에 적용 가능한 인공지능 서비스를 제공한다. 솔트룩스 클라우드 서비스는 두 가지 서비스로 구성되어 있습니다. 1) 인공지능 클라우드 아담 인공지능 서비스는 솔트룩스가 지난 20년간 자연언어처리와 시맨틱, 추론을 포함한 인공지능 원천기술을 바탕으로 개발된 언어지능, 시각지능, 감성지능, 학습/추론 지능을 인공지능 서비스 개발에 필요한 API 형태로 제공하는 클라우드서비스이다. 2) 데이터과학 클라우드(DATAMIXI.com)는 아담 인공지능이 미리 학습된 일반 도메인 모델을 웹 서비스로 노출한 오픈 API의 특성을 갖는 데 반하여, 고객이 보유한 도메인 데이터셋을 이용하여 새로운 모델을 학습하고 서비스에 반영할 수 있도록 기계학습 워크플로우 서비스 및 지능형 빅데이터 인지 분석 서비스를 제공한다.
  
 
==== 서비스 ====
 
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* '''데이터 과학 클라우드 서비스'''  
 
* '''데이터 과학 클라우드 서비스'''  
: 데이터믹시는 데이터 과학자를 위하여 지능형 데이터 분석을 위한 통찰과 인공지능이 결합한 인지 분석 서비스로 데이터를 융합하여 심층 분석하고 다양한 관점에서 시각화함으로써 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측할 수 있는 국내 유일의 데이터 과학자들을 위한 포털 서비스이다. 데이터 과학자나 인공지능 기반 데이터 분석 서비스를 매시업 방식으로 프로젝트에 통합하고자 하는 IT 엔지니어, 개발자들을 위해 기획된 데이터 과학 컨설팅 서비스이다. 데이터믹시는 데이터 사이언스, 데이터 큐레이션, 인지 분석 서비스로 구성되어 있다. 데이터 사이언스는 빅데이터구축에서 분석 및 활용까지의 전 과정을 지원하는 클라우드서비스에 대한 명칭이다. 인지 분석 서비스는 트렌드 분석, 감성 분석, 시각화 서비스로 구성되어 있으며 수백억 단위의 인스턴스로 이루어진 데이터 세트를 바탕으로 분석 및 시각화 서비스를 제공한다. 인공지능과 데이터 과학자를 위한 국내 유일의 데이터 과학 포털 데이터믹시는 데이터 분석을 위한 통찰과 인공지능이 결합한 인지 분석으로 데이터를 융합하여 심층 분석하고 다양한 관점에서 시각화함으로써 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측할 수 있다. 데이터믹시의 주요 서비스로는 데이터 사이언스 서비스, 지능형 인지 분석 서비스, 데이터 큐레이션 서비스, 데이터 처리 및 기계학습 기능 서비스 [[다타이쿠]]가 있다.
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: 데이터믹시는 데이터 과학자를 위하여 지능형 데이터 분석을 위한 통찰과 인공지능이 결합한 인지 분석 서비스로 데이터를 융합하여 심층 분석하고 다양한 관점에서 시각화함으로써 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측할 수 있는 국내 유일의 데이터 과학자들을 위한 포털 서비스이다. 데이터 과학자나 인공지능 기반 데이터 분석 서비스를 매시업 방식으로 프로젝트에 통합하고자 하는 IT 엔지니어, 개발자들을 위해 기획된 데이터 과학 컨설팅 서비스이다. 데이터믹시는 데이터 사이언스, 데이터 큐레이션, 인지 분석 서비스로 구성되어 있습니다. 데이터 사이언스는 빅데이터구축에서 분석 및 활용까지의 전 과정을 지원하는 클라우드서비스에 대한 명칭입니다. 인지 분석 서비스는 트렌드 분석, 감성 분석, 시각화 서비스로 구성되어 있으며 수백억 단위의 인스턴스로 이루어진 데이터 세트를 바탕으로 분석 및 시각화 서비스를 제공한다. 인공지능과 데이터 과학자를 위한 국내 유일의 데이터 과학 포털 데이터믹시는 데이터 분석을 위한 통찰과 인공지능이 결합한 인지 분석으로 데이터를 융합하여 심층 분석하고 다양한 관점에서 시각화함으로써 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측할 수 있다. 데이터믹시의 주요 서비스로는 데이터 사이언스 서비스, 지능형 인지 분석 서비스, 데이터 큐레이션 서비스, 데이터 처리 및 기계학습 기능 서비스 [[다타이쿠]]가 있다.
  
 
: 데이터 사이언스 서비스는 지난 20년 동안 축적된 인지 분석과 기계학습의 성공 경험과 전문가들의 참여를 통해 데이터 수집, 정제에서 시작해 기계학습 및 분석 모델의 선정과 최적화, 예측과 지능화 결과에 대한 평가와 시각화에 이르는 전주기에 대한 실무에 바로 적용 가능한 IT 실무 지식과 기술교육 등을 제공하는 컨설팅 및 교육 서비스이다. 데이터믹시의 데이터 사이언스 서비스는 컴퓨터공학, 수리통계학, 데이터 모델링, 기계학습 알고리즘, 도메인 지식 모델링 기법이 솔트룩스만의 이중나선 방법론을 통해 융합되어 지능형 빅데이터 분석 서비스, 질의응답이나 대화 서비스와 같은 인공지능 기반 지식서비스 개발로 이어진다. 전형적 데이터 사이언스의 절차는 솔트룩스만의 이중나선 방법론을 적용하여 데이터 수집, 정제에서 시작해 기계학습 및 분석 모델의 선정과 최적화, 예측과 지능화 결과에 대한 평가와 시각화 과정이 반복적으로 수행된다. 지능형 인지 분석 서비스는 무료로 제공되는 약 100억 건 이상의 소셜 데이터를 활용하여 인공지능 기술이 적용된 융합분석, 연관주제 분석, 감성 분석, 트렌드 분석, 이슈 감지, 실시간 R 연동을 통한 고급 분석 기능과 데이터 속의 의미관계망 분석 기능을 통해 심층 분석을 할 수 있는 지능형 인지 분석 기능을 무료로 제공하고 있다.
 
: 데이터 사이언스 서비스는 지난 20년 동안 축적된 인지 분석과 기계학습의 성공 경험과 전문가들의 참여를 통해 데이터 수집, 정제에서 시작해 기계학습 및 분석 모델의 선정과 최적화, 예측과 지능화 결과에 대한 평가와 시각화에 이르는 전주기에 대한 실무에 바로 적용 가능한 IT 실무 지식과 기술교육 등을 제공하는 컨설팅 및 교육 서비스이다. 데이터믹시의 데이터 사이언스 서비스는 컴퓨터공학, 수리통계학, 데이터 모델링, 기계학습 알고리즘, 도메인 지식 모델링 기법이 솔트룩스만의 이중나선 방법론을 통해 융합되어 지능형 빅데이터 분석 서비스, 질의응답이나 대화 서비스와 같은 인공지능 기반 지식서비스 개발로 이어진다. 전형적 데이터 사이언스의 절차는 솔트룩스만의 이중나선 방법론을 적용하여 데이터 수집, 정제에서 시작해 기계학습 및 분석 모델의 선정과 최적화, 예측과 지능화 결과에 대한 평가와 시각화 과정이 반복적으로 수행된다. 지능형 인지 분석 서비스는 무료로 제공되는 약 100억 건 이상의 소셜 데이터를 활용하여 인공지능 기술이 적용된 융합분석, 연관주제 분석, 감성 분석, 트렌드 분석, 이슈 감지, 실시간 R 연동을 통한 고급 분석 기능과 데이터 속의 의미관계망 분석 기능을 통해 심층 분석을 할 수 있는 지능형 인지 분석 기능을 무료로 제공하고 있다.
  
: 데이터 큐레이션 서비스는 데이터 수집과 정제에서 메타정보 태깅과 분류, 학습용 데이터 생성 등 데이터의 활용 가치를 높이기 위한 모든 활동을 의미한다. 데이터 기반의 심층 분석과 기계학습을 위해서는 대규모 데이터의 확보뿐 아니라 기계가 읽고, 학습하고, 의미 이해 가능한 형태로 가공되어야 한다. 데이터 큐레이션은 데이터의 활용 가치를 높이는 모든 활동을 의미한다. 도서 등의 데이터 디지털화, 원시 데이터 수집, 데이터 정제 등 일반 데이터 가공 분야 외에 아래와 같이 이미지&동영상 어노테이션, 연구개발 데이터 어노테이션, 지식베이스 구축 등 전문 데이터 큐레이션 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 절차는 수집/구축/저장관리/통합, 정제/변환, 학습/분석 준비, 학습/분석, 품질/평가 순으로 이루어진다. 데이터 처리 및 기계학습 기능 서비스 다타이쿠는 중앙화된 데이터 기반 지능형 빅데이터 플랫폼으로서 비즈니스가 데이터를 단지 저장하는 수준에서 머무르지 않고 기업의 프로세스와 긴밀한 영향을 갖도록 분석 기능을 최대한 활용한다. 이를 통해 데이터가 머신러닝 과정을 통해 모델화되고 기업 운영에 적용되는 단계까지 지원하고 있다.
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: 데이터 큐레이션 서비스는 데이터 수집과 정제에서 메타정보 태깅과 분류, 학습용 데이터 생성 등 데이터의 활용 가치를 높이기 위한 모든 활동을 의미한다. 데이터 기반의 심층 분석과 기계학습을 위해서는 대규모 데이터의 확보뿐 아니라 기계가 읽고, 학습하고, 의미 이해 가능한 형태로 가공되어야 한다. 데이터 큐레이션은 데이터의 활용 가치를 높이는 모든 활동을 의미합니다. 도서 등의 데이터 디지털화, 원시 데이터 수집, 데이터 정제 등 일반 데이터 가공 분야 외에 아래와 같이 이미지&동영상 어노테이션, 연구개발 데이터 어노테이션, 지식베이스 구축 등 전문 데이터 큐레이션 서비스를 제공합니다. 서비스의 절차는 수집/구축/저장관리/통합, 정제/변환, 학습/분석 준비, 학습/분석, 품질/평가 순으로 이루어진다. 데이터 처리 및 기계학습 기능 서비스 다타이쿠는 중앙화된 데이터 기반 지능형 빅데이터 플랫폼으로서 비즈니스가 데이터를 단지 저장하는 수준에서 머무르지 않고 기업의 프로세스와 긴밀한 영향을 갖도록 분석 기능을 최대한 활용한다. 이를 통해 데이터가 머신러닝 과정을 통해 모델화되고 기업 운영에 적용되는 단계까지 지원한다.
  
 
==== 사례 ====
 
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