MySQL HeatWave AutoML

Oracle MySQL HeatWave AutoML은 머신러닝(ML) 관련 전문 지식, 데이터 이동, 추가 비용 없이 ML 모델을 구축, 학습, 설명할 수 있는 통합되고 자동화된 안전한 ML 도구를 제공합니다. MySQL HeatWave Lakehouse는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure에서 사용 가능합니다.

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MySQL Global Forum: MySQL의 30주년을 기념합니다

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MySQL HeatWave의 유의미한 활용 성과
Nucleus Research의 분석가 보고서에 따르면, MySQL HeatWave를 사용하는 여러 기업을 인터뷰한 결과 하이브리드 OLTP/OLAP 쿼리가 100배 향상되는 등 상당한 운영상의 개선 효과가 있었던 것으로 나타났습니다.

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MySQL HeatWave를 활용한 생성형 AI 및 머신러닝의 실제 사용 사례를 살펴보세요.

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MySQL HeatWave AutoML을 선택하는 이유는?

통합 ML로 더욱 빠르게 애플리케이션 구축

통합 ML을 사용하면 복잡하고 시간이 많이 소요되는 별도의 ML 서비스로의 데이터 이동이 필요없어집니다. MySQL Database 또는 객체 스토리지에 저장된 데이터에 ML 훈련, 추론, 설명을 간단히 적용할 수 있습니다.
머신러닝 대중화

알고리즘 선택, 모델 훈련을 위한 지능형 데이터 샘플링, 기능 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등의 ML 수명 주기 관리를 자동화해 보세요. ML 관련 전문 지식이 없는 사용자도 간단히 사용할 수 있습니다.
데이터 보안 지원

단일 보안 구성 및 중앙화된 액세스 제어를 통해 모든 데이터를 단일 데이터 관리 시스템에 보관할 수 있습니다. 모든 통신은 인증되고 암호화됩니다.

MySQL HeatWave AutoML의 주요 기능

포괄적인 ML 기능

MySQL HeatWave AutoML은 이상 감지, 예측, 분류, 회귀, 추천 시스템 작업을 지원하고 텍스트 열과 같은 데이터도 활용 가능합니다.

내장된 추천 시스템

MySQL HeatWave AutoML 추천 시스템은 암시적 피드백(과거 구매 및 검색 행동 등)과 명시적 피드백(평점 및 좋아요 등)을 모두 고려해 개인화된 구매 제안을 생성합니다.

설명 가능한 ML 모델

MySQL HeatWave AutoML을 통해 학습한 모든 모델은 설명 가능합니다. MySQL HeatWave AutoML은 결과에 대한 설명과 예측을 함께 제공해 신뢰, 공정성, 규제 준수를 지원합니다.

데이터 드리프트 감지

데이터 드리프트 감지는 훈련에 사용된 데이터와 새로 수신된 데이터 간의 차이를 감지하여 분석가가 모델 재훈련 시기를 결정할 수 있도록 지원합니다.

인터랙티브 콘솔

비즈니스 분석가는 대화형 콘솔의 시각적 인터페이스를 사용해 SQL 명령이나 코딩에 대한 지식 없이도 ML 모델을 구축, 교육, 실행, 설명할 수 있습니다. 또한 비즈니스적 가정을 평가하기 위한 가정(what-if) 시나리오를 간단히 살펴볼 수 있습니다.

널리 사용되는 도구들과 통합

MySQL HeatWave AutoML은 Jupyter, Apache Zeppelin 등의 인기 노트북과 통합되었습니다.

MySQL HeatWave AutoML 고객 성공 사례

ML 전문 지식이 없는 비즈니스 분석가 및 개발자도 MySQL HeatWave AutoML을 사용해 고객 이탈을 예측할 수 있습니다. ML 수명 주기 관리가 자동화되고 데이터가 저장된 데이터베이스를 벗어나지 않으므로 보안 위험이 최소화됩니다. 모델 구축이 완료되면 고객 이탈 가능성을 예측할 수 있습니다.

ML 전문 지식이 없는 비즈니스 분석가 및 개발자도 MySQL HeatWave AutoML을 사용해 사기 거래를 감지할 수 있습니다. ML 수명 주기 관리가 자동화되고 데이터가 저장된 데이터베이스를 벗어나지 않으므로 보안 위험이 최소화됩니다. 모델 구축이 완료되면 거래와 관련된 사기 가능성을 예측할 수 있습니다.

개발자들은 MySQL HeatWave에 내장된 ML과 생성형 AI의 파워를 결합해 애플리케이션을 구축함으로써 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 본 예시에서 애플리케이션은 MySQL HeatWave AutoML 추천 시스템을 사용하여 사용자의 선호도 또는 사용자의 과거 주문 이력을 기반으로 레스토랑을 제안합니다. MySQL HeatWave Vector Store를 사용하면 PDF 형식으로 제공된 레스토랑 메뉴에 대한 추가 검색이 지원되며 이를 통해 특정 요리를 제안함으로써 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.

MySQL HeatWave AutoML에 대한 업계 최고 분석가들의 의견

"MySQL HeatWave는 최적의 머신러닝을 지원합니다. MySQL HeatWave는 MySQL HeatWave AutoML을 통해 가장 비용 효율적이고 자동화된 방식으로 데이터에 ML을 적용함으로써 ML 채택을 가속화하고 있습니다."

Holger Mueller
Constellation Research, Vice President 겸 Principal Analyst
"MySQL HeatWave AutoML에 내장된 자동화 기능은 고객이 ML을 더 간단히 사용할 수 있도록 지원하고, 결과적으로 데이터 과학자의 영역을 넘어 더 넓은 사용자층으로 ML을 확장시키는 데 기여할 것이라고 생각합니다."

Matt Kimball
Moor Insights & Strategy, Vice President 겸 Principal Analyst