Google Cloud의 데이터 과학

다양한 소스의 실시간 또는 일괄 데이터를 수집, 처리, 분석하여 데이터를 유용하게 사용할 수 있을 뿐만 아니라 데이터가 생성되는 즉시 활용할 수 있습니다.

팀이 많은 양의 광범위한 고품질 데이터를 안전하고 경제적으로 수집, 저장, 분석하도록 도와줍니다.

서버리스 및 완전 관리형 서비스로 데이터를 준비하세요. 중앙 집중식 저장소를 통해 엔지니어링된 기능을 관리하고 공유할 수 있습니다.

완전 관리형 도구로 대시보드를 탐색, 분석, 시각화, 생성하거나 니즈에 맞게 분석 환경을 맞춤설정할 수 있습니다. 

Google 연구팀에서 개발한 획기적인 ML 도구를 사용하여 빌드하세요. Vertex AI Studio와 같은 노 코드 환경, BigQuery ML을 사용한 로우 코드 또는 Vertex AI 및 Apache Spark를 사용한 커스텀 학습 중에서 선택하세요. 더 많은 모델을 프로덕션으로 이전하여 데이터 기반 의사 결정을 지원하세요.

책임감 있는 AI 관행을 활용해 AI 모델을 검사하고 이해하며 설명 기능으로 머신러닝 모델의 예측을 이해하고 해석할 수 있습니다. 이러한 도구와 프레임워크를 사용하면 모델 성능을 디버깅 및 개선하고 다른 사용자가 모델의 동작을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

관리형 Airflow 또는 Kubeflow Pipelines를 사용하여 분석 및 ML 워크로드를 조정하세요. 서버리스 방식으로 ML 시스템을 자동화, 모니터링, 제어하고 Vertex ML 메타데이터를 사용하여 워크플로의 아티팩트를 저장할 수 있습니다.