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AI 시뮬레이션의 경우 데이터가 부족한 경우가 있었습니다.
이런 경우 정형화된 데이터 이외의 텍스트 파일과 같은 정형화 되지 않은 데이터를 저희 제품중 Monarch를 사용해 손쉽게 정형화하여 히스토리 데이터를 수집하여 많은 데이터를 확보한 경험이 있습니다. 또한, 앞으로 Simualtion 할 항목들의 데이터 추출 자동화 서비스를 고객에게 제공하여 데이터 확보에 부담을 덜어드린 이력이 있습니다. 또한, 모델의 정확성을 높이기 위해 래피드마이너의 AutoML을 통해 정합성 높은 모델을 생성하였으며, 보다 더 상세 모델링을 위해 래피드마이너 visual process에서 하이퍼파라미터 최적화, Auto feature engineering 기능을 통해 모델의 정확성을 높인 경험이 있습니다.이 모든 서비스가 노코드 기반이기 때문에 고객에게 손쉽게 기술 전수가 가능했습니다.
[질문] 클라우드라고 하면 무조건 공기관 제안영업에 철옹성 같은 벽이 큽니다. 도입에 필요한 데모와 Certi 그리고 동등 보장성이 증명되어야 해서 참 어렵습니다. 이에 대한 영업 사례등을 일부 공개나 소개 부탁합니다.
[질문] AI 시뮬레이션 관련 이슈와 해결사례를 통한 노하우가 궁금합니다