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Intro​

DATUMO FST(Feature Space Tool)는 시각화 기반 데이터셋 분석 솔루션입니다. 학습 데이터의 커버리지와 엣지 케이스를 눈으로 보고 Data-Centric AI를 구현해 보세요.







데이터 차원 축소 및 시각화​

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비슷한 데이터는 가까이, 상이한 데이터는 멀리 배치한 평면 그래프를 제공합니다. 쉬운 조작과 가독성 높은 UI 디자인으로 전체 데이터셋의 커버리지를 빠르게 파악할 수 있습니다.

*피처 스페이스는 데이터의 정보를 담은 피처 벡터(Feature Vector)를 다차원 점으로 압축하여 표현한 공간입니다. DATUMO FST는 피처 벡터를 자동으로 생성하거나, 기존 피처 벡터를 활용해 피처 스페이스를 시각화합니다.







Reflect metadata and model metrics​

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메타 데이터(Meta data)와 모델 메트릭(Model Metric) 정보를 반영한 데이터 분포 그래프를 제공합니다. 데이터 수집 환경과 모델 성능 지표 등을 쿼리로 활용해 다양한 방법으로 데이터를 필터링할 수 있습니다.

*다양한 기상 및 시간 조건에서 수집한 데이터를 구분하고 모델 성능 지표에 따라 다른 색으로 표현합니다. 모델 학습 결과를 빠르게 파악하여 엣지 케이스(Edge Case)를 쉽게 찾아낼 수 있습니다.







Data curation​

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데이터셋 커버리지 손상을 최소화하며 자동으로 데이터를 선별합니다. 선별할 데이터의 개수 혹은 비율, 그리고 선별 알고리즘을 자유롭게 설정할 수 있습니다. 큐레이션 기능을 국소적으로 활용하면 데이터셋을 보다 정밀하게 구성할 수 있습니다.

*큐레이션 기능은 전체 데이터셋 커버리지를 빠르게 분석하거나, 용도에 맞게 데이터셋을 분류하는 (Train/Test set split) 등 머신러닝(ML) 라이프사이클 동안 다양한 방법으로 활용됩니다.







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지정한 데이터와 유사한 데이터를 자동으로 조회합니다. 설정한 범위 내에서 검색과 편집을 반복하며 데이터셋을 원하는 대로 구성합니다.

*검색 결과를 보정할 보조 데이터를 선택해 사용자의 인사이트를 반영할 수 있습니다. 대상 주변의 점들을 직접 눌러 비슷한 데이터를 찾을 수도 있지만, 검색 기능을 활용하면 보다 정밀하고 신속한 작업이 가능합니다.