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“klastroGraph: 단 15분 만에 완성되는고객 세그먼트를 발견하세요! GPU 기반 머신 러닝의 탁월한 속도를 경험하세요.
klastroGraph는 리테일 데이터 세트에서 고객 세그먼트를 자동으로 찾아냅니다. CPU 기반 솔루션은 100,000개의 행과 700개 이상의 열이 있는 대규모 리테일 데이터에서 약 5시간이 걸리는 반면, klastroGraph가 사용하는 GPU 기반 최적화 솔루션은 최적화된 클러스터 수를 찾는 데 15분밖에 걸리지 않습니다.
20배 빠른 고객 데이터 세분화를 경험하세요.”
“환자의 특성에 따라 환자 그룹화
다양한 환자 특성(연령, 성별, 질병, 유전 정보 등)을 분석하여 유사한 특성을 가진 환자를 그룹화할 수 있습니다. 이는 각 그룹에 맞는 표적 치료법을 개발하고 효과적인 질병 예방 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.
klastroGraph는 복잡한 환자 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾기 위해
특별한 알고리즘을 사용합니다. 밤하늘에서 별자리를 찾는 것처럼, 흩어져 있는 것처럼 보이는 환자 정보에서 의미 있는 그룹을 식별할 수 있습니다.
이를 통해 질병 진행을 예측하고 치료 결과를 개선하며 개인 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.”
자세히 알아보기
“klastroGraph: Iris 데이터에서도
새로운 비밀이 드러납니다.
Iris 데이터는 분류 기법을 설명하는 데 자주 사용되는 고전적인 예입니다.
여기에는 세 가지 종류의 붓꽃에 대한 측정값이 포함되어 있습니다:
아이리스 세토사, 아이리스 버시컬러, 아이리스 버지니카. 일반적으로 세 가지 종으로 분류하는 것이 일반적이지만, klastroGraph의 최적화된 클러스터링은 이런 Iris 데이터를 다르게 그룹화할 수 있습니다.
여러분은 지금 Iris 데이터의 비밀을 목격하고 있습니다.“
klastroGraph: 커피 타임에 고객 세분화
신속한 고객 세분화로 더 빠른 의사 결정을 내리세요. 오후 내내가 아닌 커피 한 잔의 휴식 시간에 고객 세분화를 경험하세요.
GPU 워크스테이션이 없으신가요? 문제 없습니다.
클라우드 기반 GPU 솔루션을 마음껏 사용할 수 있습니다. 데이터 세트를 정리하고 실행하기만 하면 됩니다. 그리고 커피 브레이크 타임을 놓치지 마세요.
번거로움 없이 사용량 만큼 결제하세요!
거대한 GPU 워크스테이션을 구매할 필요가 없습니다! 드라이버 관리에 대해 걱정할 필요도 없고, 올바른 설정을 위해 50줄 이상의 Linux 명령을 기억할 필요도 없습니다. 클러스터링 결과를 바로 확인할 수 있습니다! klastroGraph가 이를 가능하게 합니다.
환자군의 식별과 이해, 그리고 개입의 효과
klastroGraph는 의료진이 환자 데이터에서 숨겨진 패턴과 이상 징후를 발견할 수 있도록 지원합니다.
klastroGraph는 환자 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾아냅니다,
개인 맞춤형 의료와 향상된 치료 결과를 위한 길을 열어보세요.
환자 그룹의 숨겨진 이상 징후를 밝혀내는 klastroGraph. 예기치 않은 상황 파악도 가능합니다.
klastroGraph를 통해 조기 개입 및 개인 맞춤형 치료를 강화할 수 있습니다.
Iris 데이터의 숨겨진 패턴을 밝혀내는 klastroGraph
Iris 데이터는 분류 기법을 보여주기 위해 자주 사용되는 대표적인 예입니다. 여기에는 세 가지 다른 종류의 홍채 꽃에 대한 측정값이 포함되어 있습니다.
우리는 일반적으로 이 세 가지를 서로 다른 세 가지 종으로 생각하지만, klastroGraph의 자동화된 클러스터링은 데이터를 다르게 그룹화할 수 있습니다.
기본 패턴
klastroGraph는 비지도 학습을 사용해 데이터의 숨겨진 구조를 식별합니다. 예를 들어 두 종류의 Iris가 생각보다 비슷해서 하나의 클러스터로 그룹화할 수 있습니다.
차원 축소
klastroGraph는 복잡한 데이터를 단순화하여 시각화하기 쉽게 만들 수 있습니다. 이 과정에서 때때로 별개로 보이는 클러스터가 병합될 수 있습니다.
가정 재평가
klastroGraph는 기존의 분류에 도전하고 홍채 데이터 집합에 대한 이해를 다시 검토하도록 장려합니다.
데이터 요소 간의 숨겨진 관계를 밝혀내어 잠재적으로 새로운 발견을 이끌어냅니다.
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