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Overview


Vision-ML

Vision Machine Learning(이하 TML)Table형태로 정형화된 데이터를 분석하고 인공지능 모델을 생성할 수 있는 서비스입니다. File, DataBase, Datahub 등으로부터 자동으로 데이터의 기술 통계, 차트를 통한 분석을 수행할 수 있으며, AutoML 기능을 통한 최적의 모델 탐색 기능을 제공합니다. TML은 No-Code 방식으로 누구나 데이터 과학자 수준의 인사이트를 창출할 수 있도록 지원합니다.

Vision functions

필드명설명
Message시스템 메시지
Message Box시스템 메시지 함
User로그아웃 및 사용자 설정(비밀번호 변경 / 언어설정)
Laboratory실험실 단위
- Data Ingestion: 데이터 업로드
- Feature Engineering : 특징분석
- Training : 모델 학습
- Evaluation : 모델 평가
- Deployment : 모델 배포

Services

App nameDescription
Vision-ML(TML)EDA, Class Balancer, AutoML을 포함한 정형화된 데이터의 머신러닝 서비스
Vision-ML(VML)AutoML, Beginner, Expert Mode를 포함한 Vision 머신러닝 서비스
Vision-DS(VDS)AutoLabeling, Tracker를 포함한 데이터 관리 및 Labeling 서비스
Operation Routine(OPR)실시간 예측 분석 서비스를 포함한 다양한 구성의 운영 서비스

Audience

이 문서를 사용하는 대상자는 다음과 같습니다.

  • 플랫폼 관리자
  • 시스템 운영자
  • 시스템 사용자

이 문서를 이해하기 위해서는 다음과 같은 사전 지식이 도움 됩니다.

  • 컴퓨터에 관한 전반적인 지식
  • 컨테이너 플랫폼에 관한 지식
  • 컴퓨터 네트워크 지식
  • AI 머신러닝 지식

Software Environment

  • Platform: GreenWhales v3.3.x
  • Service: Vision-ML v3.0.x, Vision-ML v1.2.x, Operation-Routine v2.1.x

Documentation Conventions

이 매뉴얼에서 사용되는 용어의 정의는 다음과 같습니다.

WordMeaning
AI Model(AI모델)인공지능 모델
AI Training(AI학습)인공지능 모델 학습
App(앱)서비스 항목
Dashboard(대시보드)(플랫폼) 전체 서버 및 컨테이너의 상태 모니터링
(앱) 앱의 전체 자원 상태 모니터링
Docker Image(도커이미지)어플리케이션 실행에 필요한 독립적인 환경을 포함한 런타임 환경 이미지
EndPoint(엔드포인트)서비스에 접근하기 위한 URL 주소
Gateway(게이트웨이)경로 라우팅 및 데이터 변환 서비스
GreenWhales(GW)(그린웨일즈)플랫폼의 이름
Hub(공유)Github(깃허브), Dockehub(도커허브), Datahub(데이터허브), Modelhub(모델허브)
Inference(추론)AI 모델의 예측 서비스
Interface(인터페이스)입출력에 대한 설정 서비스
Job(잡)앱의 하위 기능 및 서비스
Kubernetes(쿠버네티스)컨테이너 오케스트레이션을 위한 소프트웨어
Laboratory(실험실)머신러닝 모델을 구성하기 위한 프로젝트 단위
Menubar(메뉴바)플랫폼에서 제공하는 기능의 네비게이션
Message(메시지)시스템 및 사용자 메시지
MessageBox(메시지함)시스템 및 사용자 메시지 저장소
Node(물리서버)플랫폼이 설치된 물리 서버(단일 or 다중 노드)
Notification(알림)사용자 알림
Package(패키지)서비스를 구성할 수 있는 템플릿
Pod(컨테이너)서비스 동작의 최소 단위이며, GreenWhales에서의 Pod에는 하나의 컨테이너만 포함
Project(프로젝트)서비스 그룹 (쿠버네티스의 namespace와 동일)
Resource(자원)서버의 자원 (CPU, Memory 등)
Settings(설정)관리자 기능