노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치에 있어서,사용자로부터 입력 데이터를 수신하는 입력부;상기 입력 데이터의 종류에 따라 기 저장된 알고리즘 중 어느 하나의 알고리즘을 선택하는 선택부;선택된 알고리즘과 상기 입력 데이터의 적합성을 판단하는 판단부;적합성이 판단된 입력 데이터를 전처리하는 전처리부;상기 전처리된 데이터를 상기 선택된 알고리즘으로 학습하는 인공지능 모델을 구축하는 모델 학습부; 및학습된 상기 인공지능 모델의 성능을 평가하는 평가부를 포함하는 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

제1항에 있어서,상기 입력부는,상기 입력 데이터 및 인공지능 모델의 구축을 위한 사용자 입력을 수신하는 UI를 제공하고,상기 입력 데이터는 텍스트, 오디오, 이미지 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

제1항에 있어서,상기 인공지능 모델은,상기 전처리된 데이터로부터 물체 감지, 시계열 예측 및 음성 인식 중 적어도 어느 하나의 결과를 도출하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

제1항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 전처리된 데이터로부터 데이터 형식 불일치, 결측값 존재, 데이터 포멧 불일치, 데이터 부적합 중 적어도 어느 하나를 검출할 경우, 학습 에러 발생 메시지를 생성하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

제2항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 평가부를 통해 도출된 인공지능 모델의 성능 점수에 기초하여 상기 인공지능 모델의 하이퍼파라미터를 조절하되,상기 UI를 통한 사용자 입력을 참조하여 상기 하이퍼파라미터를 조절하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

제5항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 인공지능 모델의 입력 데이터의 종류에 따른 하이퍼파라미터별 성능 점수를 참조하여, 하이퍼파라미터의 추천값을 제공하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

제6항에 있어서,상기 모델 학습부는,복수개의 상기 추천값의 하이퍼파라미터를 적용하여 미리 설정된 성능 점수이상으로 상기 인공지능 모델이 학습되도록 상기 학습을 반복하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 장치.

노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법에 있어서,(a) 입력부가 사용자로부터 입력 데이터를 수신하는 단계;(b) 선택부가 상기 입력 데이터의 타입에 따라 기 저장된 알고리즘 중 어느 하나의 알고리즘을 선택하는 단계;(c) 판단부가 선택된 알고리즘과 상기 입력 데이터의 적합성을 판단하는 단계;(d) 전처리부가 적합성이 판단된 입력 데이터를 전처리하는 단계;(e) 모델 학습부가 상기 전처리된 데이터를 상기 선택된 알고리즘으로 학습하는 인공지능 모델을 구축하는 단계; 및(f) 평가부가 학습된 상기 인공지능 모델의 성능을 평가하는 단계를 포함하는 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.

제8항에 있어서,상기 입력부는,상기 입력 데이터 및 인공지능 모델의 구축을 위한 사용자 입력을 수신하는 UI를 제공하고,상기 입력 데이터는 텍스트, 오디오, 이미지 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.

제8항에 있어서,상기 인공지능 모델은,상기 전처리된 데이터로부터 물체 감지, 시계열 예측 및 음성 인식 중 적어도 어느 하나의 결과를 도출하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.

제8항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 전처리된 데이터로부터 데이터 형식 불일치, 결측값 존재, 데이터 포멧 불일치, 데이터 부적합 중 적어도 어느 하나를 검출할 경우, 학습 에러 발생 메시지를 생성하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.

제9항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 평가부를 통해 도출된 인공지능 모델의 성능 점수에 기초하여 상기 인공지능 모델의 하이퍼파라미터를 조절하되,상기 UI를 통한 사용자 입력을 참조하여 상기 하이퍼파라미터를 조절하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.

제12항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 인공지능 모델의 입력 데이터의 종류에 따른 하이퍼파라미터별 성능 점수를 참조하여, 하이퍼파라미터의 추천값을 제공하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.

제13항에 있어서,상기 모델 학습부는,복수개의 상기 추천값의 하이퍼파라미터를 적용하여 미리 설정된 성능 점수이상으로 상기 인공지능 모델이 학습되도록 상기 학습을 반복하는 것인, 노코드 기반의 인공지능 모델 제공 방법.