Sulie 소개
Sulie는 시계열 예측(Time-series Forecasting)을 위한 최첨단 파운데이션 모델을 제공하는 플랫폼으로, 최소한의 설정으로 정확한 제로-샷(Zeo-shot) 예측을 가능하게 합니다. Sulie는 트랜스포머(Transformer) 기반의 파운데이션 모델 Mimosa를 사용하며, 프로세스를 자동화하여 직접 학습을 하거나 복잡한 설정을 하지 않고도 사용할 수 있습니다.
자동 미세 조정(Automatic Fine-tuning)을 통해 Mimosa 모델을 특정 데이터셋 및 비즈니스 사례에 맞춰 최적화할 수 있습니다. 미세 조정 시에는 WQL(가중 사분위 손실, Weighted Quantile Loss)을 사용하여 높은 정확도를 보장합니다.
Sulie의 주요 특징
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제로-샷 예측(Zero-Shot Forecasting): 학습이나 과거 데이터의 전처리 없이도 파운데이션 모델을 통해 정확한 예측을 즉시 얻을 수 있습니다.
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자동 미세 조정(Auto Fine-tuning): 단 한 번의 API 호출로 모델 성능을 향상하세요. 전체 학습 파이프라인을 관리하여 모델 선택 및 지표에 대한 투명성을 제공합니다.
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공변량 지원(Covariates Support): 피처 엔지니어링(Feature Engineering) 없이도 동적 및 정적 공변량(Dynamic and Static Covariates)을 통합하여 다변량 예측을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 유료 버전(Enterprise)에서 사용할 수 있습니다.
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관리형 인프라(Managed Infrastructure): 배포, 확장 및 유지 관리의 모든 측면을 원활하게 관리하므로 예측에 집중할 수 있습니다.
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중앙 집중식 데이터셋(Centralized Datasets): Python SDK를 통해 시계열 데이터를 지속적으로 푸시하여 조직 전체에서 액세스할 수 있는 중앙화된 저장소를 생성하고 관리할 수 있습니다.
Sulie GitHub 저장소
Sulie 공식 문서 사이트
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