로코드 및 노코드 머신러닝 플랫폼: 인공지능 혁신의 새로운 지평
로코드 및 노코드 머신러닝 플랫폼은 기업과 개인 모두에게 인공지능(AI)의 잠재력을 활용하여 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 강력한 도구입니다.
전 세계적으로 AI 및 머신러닝(ML) 기술에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있습니다.
자동차, 금융, 은행, 마케팅, 사이버 보안, 전자상거래 등 다양한 산업 분야에서 AI와 ML의 힘과 효과를 실감하며, 실험에 대한 열기가 뜨겁습니다.
하지만 많은 스타트업과 기업들은 머신러닝을 활용한 제품 개발에 어려움을 겪고 있습니다. 숙련된 머신러닝 전문가를 찾는 것부터 기술을 이해하고 적용하는 것까지, 과정이 복잡하게 느껴질 수 있습니다.
이러한 어려움을 해결하기 위해 로코드 및 노코드 머신러닝 플랫폼이 등장했습니다.
이 플랫폼들은 기술 전문가가 아닌 사람들도 머신러닝을 쉽게 접할 수 있도록 함으로써 비즈니스 요구를 충족하는 데 중요한 역할을 합니다. 코드 없이 머신러닝을 사용하면 부담감을 덜 수 있으며, 코딩 경험이 없는 사람도 훌륭한 머신러닝 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
Gartner 매직 쿼드런트 보고서에 따르면, 2024년까지 애플리케이션 개발의 65%가 노코드 및 로코드 머신러닝 플랫폼에서 이루어질 것으로 예상됩니다.
로코드 및 노코드 플랫폼은 생산성 향상에 기여하며, 클라우드 기반 모바일 애플리케이션을 통해 프로세스를 디지털화하고 자동화하는 데 도움을 줍니다. 또한 새로운 트렌드를 수용하고 다양한 아이디어와 창의력을 발휘할 수 있는 기회를 제공합니다.
이 글에서는 로코드 및 노코드 플랫폼이 비즈니스에 얼마나 유용한지 자세히 살펴보겠습니다.
로코드 및 노코드 플랫폼이란 무엇일까요?
로코드 플랫폼
로코드 플랫폼은 애플리케이션 및 시스템 구축 시 코딩을 최소화하거나 거의 필요로 하지 않는 소프트웨어 개발 방법론을 기반으로 합니다. 이러한 플랫폼은 풀다운 메뉴, 드래그 앤 드롭 기능과 같은 시각적 요소를 활용하여 자동화된 코드를 생성합니다.
로코드는 노코드와 수동 코딩의 중간 단계라고 할 수 있습니다. 자동 생성된 코드 위에 추가 코드를 작성하여 원하는 대로 맞춤화할 수도 있습니다. 로코드 플랫폼은 코딩 속도를 높일 뿐만 아니라 소프트웨어 설정 및 배포 속도도 향상시킵니다.
로코드 애플리케이션은 모바일 앱, 웹사이트, 비즈니스 프로세스 관리 시스템, 머신러닝 앱, 라이브러리 등 다양한 클라우드 기반 애플리케이션을 포함할 수 있습니다.
노코드 플랫폼
노코드 플랫폼은 사용자가 코드를 직접 작성하지 않고도 소프트웨어 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 개발 방식입니다. 이러한 플랫폼은 드래그 앤 드롭 기능과 같은 시각적 도구를 사용하여 코딩 작업을 완전히 자동화합니다.
즉, 코딩 경험이 없는 사용자도 노코드 플랫폼을 사용하여 애플리케이션과 시스템을 개발할 수 있습니다.
노코드 플랫폼을 통해 구축된 애플리케이션은 비즈니스 사용자를 위한 셀프 서비스 애플리케이션, 웹 및 모바일 앱, 대시보드, 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 비즈니스 인텔리전스(BI) 보고 도구 등이 될 수 있습니다.
로코드 또는 노코드 플랫폼을 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?
로코드 및 노코드 플랫폼은 미리 구성된 템플릿과 시각적 인터페이스를 통해 코딩의 복잡성을 줄여줍니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 더 넓은 접근성: 로코드 및 노코드 플랫폼은 기술 수준에 관계없이 모든 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 코딩 경험이 없는 사람도 웹사이트나 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. 코딩 경험이 있는 경우 코드를 추가하거나 앱을 원하는 대로 맞춤화할 수 있습니다.
- 코드 생성 속도 향상: 코드를 한 줄씩 작성하는 데는 상당한 시간이 소요됩니다. 특히 코딩 경험이 부족할 경우 더욱 그렇습니다. 로코드 또는 노코드 플랫폼을 사용하면 코드를 훨씬 빠르게 생성하여 소프트웨어 개발 및 배포 속도를 높일 수 있습니다.
- 비용 효율성: 수동으로 코드를 생성하려면 개발자, 시간, 자원, 인프라, 유지 관리 등에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 로코드 또는 노코드 플랫폼은 이러한 투자 비용을 절감하고 투자 수익률을 높여줍니다.
이러한 이점 외에도, 로코드 및 노코드 플랫폼은 IT 팀과 비즈니스 팀 간의 협업을 개선하고, 상호 이해를 증진하며, 고객 피드백을 신속하게 수집하는 데 도움을 줍니다.
이제 머신러닝 여정을 시작하고 다양한 실험을 진행할 수 있도록 최고의 로코드 및 노코드 머신러닝 플랫폼을 살펴보겠습니다.
주요 로코드 및 노코드 머신러닝 플랫폼
MakeML
MakeML을 사용하면 수동 코딩 없이 객체 분할 및 감지 머신러닝 모델을 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼은 풍부한 데이터 세트의 생성 및 관리를 용이하게 하며, 머신러닝 모델을 훈련하고 테스트하여 결과를 미리 볼 수도 있습니다.
MakeML은 인공지능 애플리케이션을 개발하고 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 조직 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 또한 모바일 기기의 비디오 가이드를 통해 머신러닝을 학습할 수도 있습니다.
MakeML 튜토리얼은 다음과 같은 내용을 포함합니다.
- 맞춤형 신경망으로 객체 분할 및 탐지 서버를 만드는 방법
- 공의 터치 또는 바운스 횟수를 감지할 수 있는 애플리케이션을 만드는 방법
- 가장 비싼 우표를 감지할 수 있는 애플리케이션을 만드는 방법
- 증강 현실(AR)과 머신러닝을 활용하여 실제 불 없이 촛불을 켜는 방법
- 사용자가 매니큐어 디자인과 색상을 즉시 시도할 수 있는 인기 있는 애플리케이션을 만드는 방법
숙련된 MakeML 팀은 컴퓨터 비전 솔루션 개발을 지원하고, 개발된 솔루션을 제품에 통합하는 데 도움을 제공합니다. 특정 범위 및 GPU 클라우드 교육에 대한 무료 데이터 세트 가져오기/내보내기 옵션을 제공합니다(한 번). 월 $8.83부터 시작하는 다양한 요금제를 통해 더 많은 혜택을 누릴 수 있습니다.
Obviously AI
Obviously AI는 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 몇 분 만에 데이터 예측을 가능하게 하는 머신러닝 플랫폼입니다. 여기에는 머신러닝 알고리즘 설계 및 클릭 한 번으로 결과 예측까지의 전체 프로세스가 포함됩니다.
데이터 대화 상자를 사용하여 코딩 없이 원활하게 데이터 세트를 구성하고 머신러닝 모델을 팀과 공유하거나 공개적으로 사용할 수 있도록 합니다. 모든 사용자가 알고리즘에서 예측을 시작하고, 로코드 API를 사용하여 동적 머신러닝 예측을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
또한 Obviously AI는 최고의 알고리즘과 기술을 제공하여 성능 저하 없이 최첨단 기능을 사용할 수 있도록 합니다. 수익 예측, 공급망 최적화, 마케팅 개인화에 도움을 줄 수 있으며, 실시간으로 리드 전환, 동적 가격 책정, 대출 상환 등을 예측할 수 있습니다.
Obviously AI는 모든 사용자에게 사용하기 쉬운 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다. CSV 파일을 데이터 소스에 추가하거나 다른 시스템과 통합할 수 있습니다. 예측에 영향을 미치는 요인을 파악하고 ‘what-if’ 시나리오를 통해 결과를 예측할 수 있습니다. 알고리즘 사양에 대해 자세히 알아보고, 경쟁 모델을 분석하고, 모델 작동 방식을 이해할 수 있습니다.
고급 AI 모델을 구축하는 시간을 절약하고 슬라이더를 사용하여 행(1000-50M) 및 열(5-200) 수를 선택하여 AI를 사용한 알고리즘 구축 시간을 예측할 수 있습니다. Obviously AI를 시작하는 데 프로그래밍 지식, 배경 경험, 데이터 과학 팀은 필요하지 않습니다.
SuperAnnotate
SuperAnnotate를 사용하여 인공지능 모델을 위한 고품질 데이터를 구축할 수 있습니다. AI 애플리케이션에 대한 정답 데이터를 주석 처리, 관리, 버전 관리하는 데 필요한 모든 기능을 갖춘 플랫폼입니다. 강력한 도구, 업계 최고의 주석 서비스, 데이터 관리 시스템을 통해 AI 파이프라인을 3~5배 빠르게 확장하고 자동화할 수 있습니다.
데이터 처리량을 늘려 비디오, 텍스트, 이미지에 주석을 추가하고 동급 최고의 서비스 및 도구를 사용하여 고품질 데이터 세트를 구축할 수 있습니다. 강력한 프로젝트 관리 기능과 팀 협업을 통해 모델을 개선하고 성공적인 프로젝트를 추진할 수 있습니다.
SuperAnnotate를 사용하면 간소화된 주석 워크플로를 설정하고, 프로젝트 품질을 모니터링하고, 팀과 협업하는 등의 작업을 한 곳에서 수행할 수 있습니다. 주석 프로세스를 가속화하는 데 도움이 되는 능동 학습 및 자동화 기능을 제공합니다.
모델 성능을 개선하고 성공적인 프로젝트를 추진하며, 포괄적인 다단계 실용 협업 및 품질 관리 도구를 통해 차이를 즉시 확인할 수 있습니다. SuperAnnotate는 모든 규모와 복잡성의 파이프라인을 통합하도록 설계된 보안 우선 플랫폼을 제공합니다. 전 세계 어디에서나 프로젝트를 확장하여 대량 할인 혜택을 받고 AI 파이프라인 비용을 줄일 수 있습니다. 지금 데모를 예약하고 비즈니스에 미치는 영향을 확인하십시오. 초기 단계의 스타트업 기업에게 편리하고 접근성이 뛰어난 플랫폼입니다.
Teachable Machine
소리, 자세, 이미지를 감지하거나 인식하도록 컴퓨터를 훈련시켜 보세요. Teachable Machine을 사용하면 코딩 지식 없이도 애플리케이션, 웹사이트 등에 강력한 머신러닝 모델을 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다.
Teachable Machine은 웹 기반 로코드 머신러닝 플랫폼으로, 모든 사용자가 머신러닝 모델을 쉽고 간편하게 만들 수 있도록 지원합니다. 사용 방법은 매우 간단합니다.
- 컴퓨터가 학습하기를 원하는 다양한 클래스 또는 범주로 예제를 수집하고 그룹화합니다.
- 컴퓨터를 훈련시키고 즉시 테스트하여 모델이 학습 내용을 잘 이해하고 있는지 확인합니다.
- 웹사이트, 애플리케이션 등에 사용할 수 있도록 모델을 내보냅니다. 모델을 다운로드하거나 온라인으로 호스팅할 수도 있습니다.
가장 중요한 점은, 모델을 디바이스에서 완전히 사용할 수 있으며, 마이크나 웹캠 데이터가 외부에 전송되지 않는다는 것입니다. 또한 이미지와 신체 위치를 파일, 웹캠, 오디오를 통해 쉽게 분류하고 짧은 사운드 샘플을 사용할 수 있습니다. 지금 바로 새 프로젝트를 시작하거나 파일 또는 드라이브에서 기존 프로젝트를 불러오십시오.
Apple의 Create ML
Apple Mac에서 머신러닝 모델을 가르치고 훈련하는 새로운 방법을 경험해 보세요. Apple의 Create ML을 사용하면 Mac에서 머신러닝 모델을 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- 다중 모델 교육: 단일 프로젝트 내에서 여러 데이터 세트를 사용하여 다양한 모델을 훈련할 수 있습니다.
- eGPU 교육 지원: Mac에서 더 나은 모델 성능을 위해 외장 그래픽 처리 장치(eGPU)를 사용할 수 있습니다.
- 교육 제어: 재개, 재생, 일시 중지, 확장과 같은 교육 프로세스를 제어할 수 있습니다.
- 시각화 평가: 평가 세트에서 모델 성능을 파악합니다. 주요 지표와 연관성을 검토하여 모델 품질을 개선하는 데 도움이 되는 다양한 사용 사례, 기회, 향후 투자를 식별할 수 있습니다.
- 모델 미리보기: iPhone 카메라와 Continuity 기능을 사용하여 모델 성능을 미리 볼 수 있습니다.
- 기기 내 교육: GPU 및 CPU를 활용하여 Mac에서 모델을 빠르게 훈련할 수 있습니다.
Create ML에는 다양한 모델 유형이 있습니다. 이미지, 비디오, 모션, 사운드, 텍스트, 표 형식 데이터 등 다양한 유형의 모델을 선택할 수 있습니다. 이후 컴퓨터가 학습할 수 있도록 데이터와 매개변수를 추가할 수 있습니다.
PyCaret
PyCaret은 Python을 사용하여 머신러닝 워크플로를 자동화할 수 있는 로코드 오픈 소스 머신러닝 플랫폼입니다. 사용하기 쉽고 배우기 쉬운 이 머신러닝 라이브러리를 사용하면 코딩 시간을 줄이고 데이터 전처리, 모델 교육, 모델 설명력, MLOps, 탐색적 데이터 분석과 같은 분석 작업에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.
PyCaret은 모듈식으로 설계되어 각 모델이 특정 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 함수는 지정된 워크플로에서 작업을 실행하는 작업 세트입니다.
PyCaret은 거의 모든 사용자가 강력하고 로코드의 엔드 투 엔드 머신러닝 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 빠른 시작 데모, 블로그, 비디오, 토론을 통해 학습할 수 있습니다. 간단한 ML 애플리케이션을 구축하고, 모델을 빠르게 훈련하고, REST API로 즉시 분석, 반복, 배포를 진행할 수 있습니다.
실험을 추적하고, ML 앱을 만들고, REST API를 생성하고, 도커 이미지를 만들고, GPU 지원을 받을 수 있습니다. PyCaret은 데이터 과학 전문가와 데이터 과학 애호가 모두에게 이상적입니다.
Lobe
Lobe를 사용하여 식물 식별, 제스처 인식, 반복 횟수 세기, 감정 파악, 색상 감지, 안전 확인 등 다양한 작업을 수행하도록 애플리케이션을 훈련시켜 보세요. Lobe는 머신러닝 모델을 학습하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 무료 도구입니다.
애플리케이션이 학습하고 빠르게 제공할 수 있도록 원하는 모델의 예시를 보여주기만 하면 됩니다. 코딩 지식이 없어도 누구나 쉽게 이 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
데이터를 클라우드에 업로드할 필요 없이 컴퓨터에서 직접 무료로 학습할 수 있습니다. Lobe는 Windows 및 Mac에서 사용할 수 있으며, 모든 플랫폼에서 모델을 내보내거나 배포할 수 있습니다. 프로젝트에 적합한 머신러닝 아키텍처를 자동으로 선택합니다.
Lobe는 다음 세 가지 간단한 단계를 통해 머신러닝 프로세스를 간소화합니다.
- 이미지를 수집하고 태그를 추가합니다.
- 머신러닝 모델을 훈련하고 결과를 확인합니다.
- 모델 성능을 평가 및 개선하고, 모델을 빠르게 내보냅니다.
Lobe를 사용하면 폴더 내 이미지에 빠르게 레이블을 지정하거나 웹캠을 사용하여 수집하여 머신러닝 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 구성 및 설정 프로세스가 필요하지 않으며, 시각적 결과를 통해 각 모델의 강점과 약점을 파악할 수 있습니다.
MonkeyLearn
MonkeyLearn은 최첨단 인공지능 기술을 활용하여 작업을 단순화하고, 시각화하고, 고객 피드백에 레이블을 지정할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 데이터에 대한 완전한 통찰력을 얻고 분석할 수 있는 올인원 데이터 시각화 및 노코드 텍스트 분석 스튜디오입니다.
MonkeyLearn을 사용하면 세분화된 데이터를 심층적으로 분석하고 맞춤형 시각화 및 차트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 사용자 지정 필드 및 날짜를 포함한 다양한 데이터 입력 기준에 따라 이러한 통찰력을 결합하고 필터링할 수 있습니다.
MonkeyLearn을 사용하면 기성 머신러닝 모델을 사용하거나 자체 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 빠른 시작을 위해 사전 훈련된 다양한 분류기 중에서 선택할 수 있습니다. 감정 분석, 주제 분류기, 항목 추출기 등을 빠르게 구축할 수 있습니다.
데이터 세트를 가져오고 사용자 지정 태그를 정의하여 간단한 사용자 인터페이스(UI)에서 머신러닝 모델을 훈련시킬 수 있습니다. MonkeyLearn은 다양한 시나리오를 고려하여 맞춤형 비즈니스 템플릿을 제공합니다. 모든 템플릿에는 미리 만들어진 텍스트 분석 및 대시보드가 포함되어 있으며, NPS 분석, 리뷰 분석, CSAT 분석, 지원 분석, 설문 조사 분석, VOC 분석 등을 제공합니다. 무료 데모를 예약하여 MonkeyLearn이 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.
결론
로코드 및 노코드 머신러닝 플랫폼은 코딩 경험에 관계없이 누구나 쉽게 애플리케이션, 웹사이트, 소프트웨어 제품을 개발할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 사용자 지정 모델을 업로드하거나 다양한 도구를 사용하여 훈련할 수 있도록 도와줍니다. 이로써 수많은 사용자가 혁신적인 아이디어를 실현할 수 있게 됩니다.
최고의 로코드 또는 노코드 머신러닝 플랫폼을 선택하여 초고속 머신러닝 모델 및 데이터 세트를 생성하고, 생산성, 협업, 투자 수익률이 향상된 애플리케이션과 웹사이트를 구축하십시오.