인공지능(AI)
Oracle AI는 인공지능 및 머신러닝 서비스 제품군의 하나입니다. 개발자는 사전 구축된 모델을 애플리케이션 및 운영에 추가할 수 있죠. 데이터 과학자들은 선호하는 오픈 소스 프레임워크로 모델을 구축, 교육, 배포할 수 있고, 데이터베이스 내 머신러닝이 제공하는 속도의 이점을 활용할 수 있습니다.
OCI는 2022년 Gartner® Magic Quadrant™의 Cloud Infrastructure and Platform Services 부문 비저너리로 선정되었습니다.
머신러닝 모델을 구축하는 일은 프로세스를 반복하는 일입니다. 데이터 수집에서부터 모델 구축, 모니터링에 이르기까지 모든 단계에 대해 확인해보세요.
AI 확장에 필요한 전략적 투자 모델을 수립하는 방법을 소개합니다. 이 Gartner 보고서는 AI에 적합한 투자 조합과 ROI를 계산하기 위한 권장사항을 요약합니다.
AI를 위한 견고한 데이터 전략의 중요성을 소개합니다. 이 IDC 보고서는 오늘날의 당면 과제를 살피고 이를 AI 대상의 데이터 전략과 결합할 수 있는 지침을 소개합니다.
Oracle AI
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인공지능 서비스
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Oracle의 AI 서비스는 기업 고유의 데이터를 활용해 맞춤 훈련이 가능한, 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 이를 통해 모델 품질을 개선할 수 있고, 개발자가 더욱 손쉽게 AI 기술을 도입 및 사용할 수 있죠.
- Oracle Digital Assistant는 사전 구축된 기술 및 템플릿을 제공하는 AI 서비스로, 이를 활용해 비즈니스 애플리케이션 및 고객용 대화형 경험(텍스트, 채팅, 음성 인터페이스)을 생성할 수 있습니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Language는 대량의 복잡한 텍스트에 대한 분석 수행을 가능케 해줍니다. 사전 학습된 모델이 내장되어 있기 때문에 개발자가 머신러닝에 대한 전문 지식이 없더라도 감정 분석, 핵심 구문 추출, 텍스트 분류, 개체명 인식 등을 자사의 애플리케이션에 구현할 수 있습니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Speech는 음성을 텍스트로 변환해주는 자동 음성 인식(ASR) 기능을 사용합니다. Oracle Digital Assistant에 사용되는 것과 동일한 AI 모델을 기반으로 개발되었기 때문에, 개발자는 Oracle에서 오랜 시간 테스트한 음향 및 언어 모델을 사용하여 다양한 언어의 오디오 또는 비디오 파일에 대한 정확한 대본을 제공할 수 있습니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Vision은 컴퓨터 비전을 적용하여 이미지 기반 컨텐츠를 분석합니다. 개발자는 API 또는 사용자 지정 학습 모델을 사용하여 사전 학습된 모델을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있고, 특정 사용 사례를 충족시키도록 모델을 맞춤 훈련할 수도 있습니다. 이 모델은 제조 과정에서 시각적 변칙을 감지하거나, 문서에서 텍스트를 추출하여 업무 워크플로를 자동화하거나, 제품 또는 수하물의 개수 파악을 위해 이미지 항목에 태그를 지정하는 데 활용할 수 있습니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Anomaly Detection을 통해 개발자는 중대한 사건 발생 시 플래그를 지정하는 비즈니스 특화 이상 감지 모델을 보다 쉽게 구축할 수 있으며, 결과적으로 감지 및 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 전문 API 및 자동 모델 선정 기능은 애플리케이션 및 운영에 대한 이상 감지 모델 교육 및 배포를 간소화해줍니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Forecasting은 머신러닝과 통계 알고리즘을 통해 시계열 예측을 제공하며, 이때 데이터 과학에 관한 전문 지식은 요구되지 않습니다. 개발자는 API를 통해 손쉽게 서비스를 구현하여 제품 수요, 수익, 리소스 요구사항 등 다양한 측정 지표들을 예측할 수 있습니다. 모든 지표는 비즈니스 의사결정 보조를 위한 신뢰 구간 및 설명가능성을 제공합니다.
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머신러닝 서비스
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Oracle의 머신러닝 서비스는 데이터 과학자가 자신이 선호하는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 머신러닝 모델을 공동으로 구축, 관리 및 배포하거나 데이터베이스 내 머신러닝의 속도를 활용할 수 있도록 지원합니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Data Science를 사용하면 오픈 소스 Python을 통해 Oracle Cloud에서 머신러닝 모델을 구축, 교육 및 관리할 수 있습니다. 자동화된 머신러닝(AutoML), 모델 평가, 모델 설명 등의 기능이 새롭게 추가되었습니다.
- Oracle Database의 머신러닝은 SQL, R, Python, REST, AutoML 및 코드 없는 인터페이스를 사용한 데이터 탐색 및 준비, 머신러닝 모델의 구축 및 배포를 지원합니다. 여기에는 애플리케이션에서 즉시 사용할 수 있도록 Oracle Database에서 모델을 생성하는 30개 이상의 데이터베이스 내 알고리즘이 포함됩니다. 머신러닝 프로세스의 주요 요소를 단순화 및 자동화하여 모델을 신속하게 구축할 수도 있죠.
- Oracle Cloud Infrastructure Data Labeling은 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공하여 AI 및 머신러닝 모델을 보다 정확하게 교육합니다. 사용자는 데이터를 취합하고, 데이터세트를 생성 및 탐색할 수 있고, 사용자 인터페이스 및 공용 API를 통해 데이터 레코드에 레이블을 적용할 수 있습니다. 매끄러운 모델 구축 경험을 위해 다양한 Oracle AI 및 머신러닝 서비스에서 레이블이 지정된 데이터 세트를 모델 개발에 사용하거나 내보낼 수 있습니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Virtual Machines for Data Science는 인기 있는 IDE, 노트북 및 머신러닝 프레임워크로 사전 구성된 GPU 기반 환경입니다. 선택한 컴퓨트 형태로 Oracle Cloud Marketplace에서 손쉽게 배포할 수 있습니다.
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SaaS 서비스를 위한 AI 앱
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Oracle AI Apps은 사전 통합된 완벽하게 가동되는 AI 기능을 통해 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있도록 지원하며, 해당 기능은 귀사의 핵심 업무 기능을 지원하는 소프트웨어 내에 직접 출력을 표시합니다.
- Oracle AI Apps은 CX, ERP, HCM, SCM을 포함한 Fusion Cloud 애플리케이션 전반에 걸쳐 지능형 기능을 제공하며, 이는 업무 프로세스 가속화, 고객 경험 개선, 공급업체 관리에 도움이 됩니다.
- Oracle AI Apps for Finance를 사용하면 Oracle Fusion Cloud Financials에서 운전자본을 최적화하고 미지급금 및 수취채권 전반의 자동화 비율을 높이는 데 도움이 됩니다.
- Oracle AI Apps for Human Resources를 사용하면 지원자 경험을 개선하고 인재 확보 및 인재 관리 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
- Oracle AI Apps for Sales는 영업 기회 및 가능성을 보다 효과적으로 관리하고, 거래 시기를 앞당기고, 비즈니스를 성장시키는 데 도움을 줍니다.
- Oracle AI Apps for Service는 지능형 기능을 서비스 상담원에게 직접 제공함으로써, 그들의 기량을 강화하고 우수한 고객 경험을 제공할 수 있게 해줍니다.
- Oracle AI Apps for Procurement는 AI가 선별한 데이터를 구매 시스템에 직접 포함시킴으로써, 공급자 프로필을 검증하고, 사기 거래를 방지하고, 공급자 위험을 관리하는 데 도움을 줍니다.
인공 지능 파트너 및 고객
AI 사용 사례
자산 관리 및 예측 가능한 유지관리를 위한 이상탐지
최적의 자산 운영을 원한다면 OCI Anomaly Detection을 선택하세요. 초과 비용을 없애고 스마트 제조의 운영 중단 역시 최소화할 수 있습니다.
데이터 소스: 하나 이상의 소스에서 데이터가 수집됩니다. 데이터 수집: 데이터는 OCI Object Storage에 저장됩니다. OCI 변형 감지: 훈련 단계 중에 모델을 구축하여 운용 단계 중에 변형 감지 알고리즘을 실행합니다. 결과: 변형 감지 프로세스의 결과는 데이터를 소비하여 일반 사용자에게 결과를 표시할 준비를 하는 하나 이상의 앱으로 전송됩니다.
Oracle Digital Assistant를 이용한 사용자 작업 처리
Oracle Digital Assistant의 스킬 봇을 사용하면 고객 만족도를 높이고 채팅 기반 지원 제공의 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 소스: 사용자는 채널을 통해 메시징 플랫폼에서 Oracle Digital Assistant에 액세스합니다. 데이터 수집: Oracle Digital Assistant는 대화상자를 통해 사용자가 원하는 작업을 결정하고 정보를 수집하여 작업을 완료합니다. OCI 변형 감지: 사용자에게 지원이 필요한 경우 디지털 어시스턴트는 채팅 세션을 Oracle RightNow Chat Cloud Service로 전송하여 채팅 규칙을 기반으로 사용자 요청을 올바른 대기열로 라우팅합니다. 결과: 에이전트 콘솔에서 대기열을 모니터링하는 에이전트가 요청을 받아들입니다.
Prosperdtx: OCI Data Science로 환자 치료 성과 개선
Prosper Digital Therapeutics는 OCI 데이터 과학을 통해 대량의 소스 데이터를 안전하게 처리해 예측 모델을 구축하는 아키텍처를 배포했습니다. 자세한 내용을 확인해보세요.
전자 의료 기록, 장치 및 최종 사용자의 데이터가 수집되어 의료 애플리케이션에서 사용할 예측 모델을 구축합니다. 웨어러블 장치 및 영상 기록에서 스트리밍된 데이터는 OCI Object Storage에 수집됩니다. 구조화된 데이터는 Oracle Autonomous Database에 안전하게 로드되어 저장됩니다. Oracle APEX는 개발자가 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다. OCI 데이터 과학은 대규모 환자 데이터를 소비할 수 있는 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 애플리케이션 개발자는 완료된 예측 모델을 가져와서 애플리케이션에 추가합니다.
OCI Language와 고객 피드백 분석의 연동
OCI Language는 대량의 텍스트 분석을 자동화하고 문서, 고객 피드백 및 관련 상호작용 혹은 지원 사례의 비정형화된 텍스트를 이해함으로써 고객 경험을 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다.
고객 피드백 검토는 애플리케이션에서 수집됩니다. 피드백은 OCI Object Storage의 CSV 파일에 저장됩니다. OCI Data Integration은 데이터 소스에서 데이터를 읽습니다. 각 고객 검토 시 OCI Data Integration은 OCI Language를 호출합니다. OCI Language는 각 레코드에서 측면 및 관련 감정 목록을 추출합니다. 또한 텍스트에 언급된 엔티티 목록을 추출합니다. OCI 데이터 통합은 Oracle Autonomous Data Warehouse에 결과를 씁니다. 결과는 분석을 위해 ADW에 저장합니다. Oracle Analytics Cloud는 추출된 인사이트를 시각화하고 추출된 표에서 차트를 생성하며 데이터를 필터링합니다.
데이터베이스 내 머신러닝을 사용한 데이터 과학 환경 설정
Oracle Database의 머신러닝을 사용하면, 데이터 과학자는 데이터를 외부 시스템으로 이전해 분석 및 모델 구축, 점수 부여, 배포를 진행함으로써 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터는 고객 데이터 센터에서 생성되어 Oracle Autonomous Database로 전송된 다음 저장됩니다. Oracle Autonomous Database에는 Oracle Database에 머신 러닝이 내장되어 있기 때문에 데이터 과학자는 머신 러닝 라이프사이클의 주요 요소를 간소화하고 자동화하여 신속하게 모델을 구축할 수 있습니다. 완료된 모델은 Oracle Analytics Cloud 또는 Oracle APEX로 전송됩니다. 비즈니스 분석가는 완료된 모델을 분석 프로젝트에 포함하고 애플리케이션 개발자는 모델을 애플리케이션에 포함합니다.
OCI Vision을 사용하여 이미지 및 스캔 문서에서 데이터 추출하기
이미지 및 스캔 문서에서 데이터를 추출한 후, OCI Vision의 사전 학습된 모델을 사용하여 광학 문자 인식, 이미지 분류 및 객체 감지, 문서 분류, 이상 감지 등을 수행할 수 있습니다.
사진 또는 문서 이미지는 OCI Object Storage에 업로드됩니다. OCI 이벤트 서비스는 새 파일을 감지하고 OCI 함수를 트리거합니다. OCI 함수는 OCI Vision API를 호출하여 이미지를 처리합니다. OCI Vision은 OCI Object Storage에서 각 파일을 검색하고 이미지를 분석한 후 OCI Object Storage에 결과를 저장합니다. 애플리케이션에서 결과를 검색하여 제조, 소매, 의료 서비스 및 기타 산업 전반의 사용 사례에 적용합니다.
인공지능 가격 책정
Oracle AI는 무료 또는 저렴한 가격 책정 체계를 제공하기 때문에, 누구나 시험 삼아 머신러닝 모델을 구축해볼 수도, 사전 구축된 AI 모델을 애플리케이션에 추가해 볼 수도 있습니다.
앱에 사전 구축된 AI 모델 무료로 추가하기(최대 1,000건 이상의 트랜잭션)
OCI Anomaly Detection
OCI Language
US$0/트랜잭션
첫 1,000건 이상의 트랜잭션(서비스별 별도 확인)
실험용 예산으로 ML 모델 구축, 교육, 관리, 배포까지
Oracle Database에서는 OCI 데이터 사이언스 및 머신러닝을 추가 비용 없이 무료로 사용할 수 있습니다
컴퓨트 및 스토리지 비용만 지불하면 됩니다
선점형 및 버스트 가능한 인스턴스로 컴퓨트를 워크로드 프로필에 일치시킴으로써 비용을 절감할 수 있습니다
VM.STANDARD.E3.FLEX
OCPU 1개 1GB RAM
US$0.007/시간
주어진 예산 내에서 대기시간이 짧은 hot deply 설정 모델을 운영에 배포할 수 있습니다
VM.Standard2.1
1개의 로드 밸런서 기반
10mb/초
US$0.076/시간
연중무휴 실시간 요청을 제공하는 모델 대상(US$54/월)
Oracle Artificial Intelligence 시작하기
Oracle AI 체험하고 30일 체험판 받기
Oracle은 대부분의 AI 서비스에 대해 무료 가격 책정 체계를 제공하며, 평가판 계정으로 추가 클라우드 서비스를 체험할 수 있는 미화 300달러 상당의 무료 크레딧도 제공합니다. 세부 정보를 확인하고 무료 계정에 가입하세요.
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무료 가격 체계를 제공하는 Oracle AI 및 ML 서비스는?
- OCI Anomaly Detection
- OCI Language
- OCI Data Labeling
- Oracle Database의 Machine Learning
OCI Data Science의 경우 컴퓨트 및 스토리지 요금만 지불하면 됩니다.
AI 실습 랩을 통해 학습하기
직접 경험하는 것 만큼 좋은 학습 방법은 없습니다. 보유한 Oracle Cloud 테넌시를 통해 Oracle의 튜토리얼 및 실습 랩을 사용해 보세요. 다양한 서비스를 무료로 이용할 수 있습니다.
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Accelerated Data Science SDK로 데이터 과학의 속도를 높여보세요
워크플로 효율성 개선 및 생산성 향상을 원한다면, OCI Data Science의 개념을 살펴보세요.
지금 실습 시작하기 -
OCI Anomaly Detection 소개
OCI Anomaly Detection을 사용하면 생산 단계에서 이상을 감지하는 머신러닝 모델을 몇 단계만에 구축할 수 있습니다.
지금 실습 시작하기 OCI Language 소개
OCI Language를 살펴보고, 간단한 몇가지 단계만으로 언어 감지, 핵심 요소 추출, 의도 분류, 텍스트 내 감정 감지 등의 NLP 작업을 수행해보세요.
지금 실습 시작하기-
귀사 비즈니스를 위한 완벽한 디지털 어시스턴트 구축
Oracle Digital Assistant에서 다양한 챗봇 및 디지털 어시스턴트 활용 방법을 살펴보세요.
지금 실습 랩 시작하기
인공 지능 사례 연구
Children’s Medical Research Institute
호주의 이 연구 기관은 유연성과 확장성을 확보하고, 새로운 인사이트를 발견하고, 더 신속한 분석을 수행하기 위해 OCI Data Science를 도입했습니다.
SS Global
혁신적인 운송 물류 회사인 SS Global은 다양한 센서를 통해 타이어 및 차량 상태를 모니터링하는 IoT 애플리케이션을 구축했습니다. 이 기업은 낡아서 닳아버린 타이어, 공기 누출 등과 같은 차량 내 이상 징후 식별을 위해 OCI Anomaly Detection을 선택했습니다. 덕분에 사소한 문제가 큰 문제로 번지는 상황을 예방할 수 있게 되었죠.
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다음과 같은 문의 사항에 답해드릴 수 있습니다.
- AI 및 머신러닝은 어떻게 시작해야 하나요?
- 나에게 맞는 서비스는 무엇일까요?