솔벤트 플랫폼은 머신러닝 엔진이 탑재된 비즈니스 솔루션 설계 및 구현 도구로, 솔벤트 플랫폼의 머신러닝 엔진은 다른 머신러닝 기능을 활용하고 도메인 지식을 비즈니스 모델과 통합하여 운영 수준의 비즈니스 프로세스에 대한 심층적인 이해를 제공함으로써 머신러닝 알고리즘의 지속적인 최적화를 지원합니다. 이러한 통합을 통해 머신러닝 엔진은 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정과 예측을 내리고 정확도와 성능을 향상시킬 수 있습니다.
머신러닝 엔진을 사용한 외부 머신러닝 기능의 통합은 온톨로지 모델의 도움으로 도메인 지식을 통합하는 기능을 통해 촉진될 수 있습니다. 온톨로지 모델은 도메인별 지식을 모델에 통합하여 머신러닝 알고리즘이 이 정보를 사용하여 보다 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 의료 산업에서 의료 전문 지식을 온톨로지 모델에 통합하면 머신러닝 알고리즘이 환자 데이터를 더 잘 이해하고 더 정확한 진단을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 온톨로지 모델은 엔티티 모델의 피처 엔지니어링을 용이하게 할 수 있습니다. 피처 엔지니어링은 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 관련 피처나 속성을 선택하고 변환하는 머신 러닝의 핵심 단계입니다. 온톨로지 모델을 활용하면 피처 엔지니어링은 기본 비즈니스 프로세스에 따라 안내되어 보다 관련성 있고 유익한 피처를 생성할 수 있습니다. 이 엔진을 사용하면 머신러닝 알고리즘이 기본 비즈니스 프로세스를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 의사 결정 지원도 향상될 수 있습니다. 또한 이러한 구조화된 표현은 알고리즘이 내린 결정을 설명하는 데 도움이 되므로 이해관계자가 결과를 이해하고 신뢰할 수 있습니다.