superb ai sprint - contents team

제품과 고객을 이어주는 콘텐츠팀

News

Suite가 스프린트를 통해 견고해지듯 콘텐츠팀이 만든 콘텐츠들도 스프린트를 거치며 더욱 깊어집니다. 콘텐츠팀의 시선에서 바라본 스프린트와 그 의미가 어떤 것인지 세 번째 이야기를 통해 소개합니다.

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머신러닝 워크플로우 실전 체험기

Suite를 활용한 머신러닝 워크플로우 실전 체험기

Case Study

2020년은 코로나 바이러스로 뒤덮인 한 해였습니다. 이제는 많이 익숙해졌지만, 아직도 문 밖을 나설 때 마스크를 깜빡할 때가 있는데요. 슈퍼브에이아이 인턴 홍찬의님이 Suite를 활용해 마스크 착용 여부를 탐지하는 머신러닝 워크플로우를 구축해보았습니다.

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우리 머신러닝 팀이 핵심 업무에 집중하지 못하는 이유

Insight

실무자 약 2천 여명이 참여한 서베이에서 핵심 업무에 집중하지 못하고 데이터 작업 중 특정 부분에 60%의 시간을 할애한다는 결과가 있었습니다. 이 글을 통해 머신러닝 팀의 리소스가 핵심 업무에 할당될 수 있도록 팀의 효율을 높이는 솔루션에 대한 설명을 드리고자 합니다.

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hangeul ocr dataset

기계에게 한글을 가르칠 수 있을까?

Case Study

OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)은 자율주행, 증강현실, IoT 등의 산업 분야에서 사물의 문자를 인식하는 기반 기술을 말합니다. 자율 주행 자동차가 도로 위의 표지판을 읽고 길을 안내하거나, 누군가의 명함을 사진으로 찍으면 이름과 연락처 등을 자동으로 저장해주는 서비스에는 이런 OCR 기술이 탑재되어 있다고 보면 됩니다. 그렇다면 OCR 모델을 학습시키는 데이터셋은 어떻게 만들어질까요?

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개발팀은 개발만 할까?

News

스프린트는 개발팀에게 어떤 의미일까요? 전력질주를 앞두고 어떻게 달릴 것인지 명확하지 않을 때, 또는 앞선 결과가 만족스럽지 못할 때 개발팀에게 스프린트는 꼭 필요한 도구입니다. 개발팀 현성님과 함께 더 많은 이야기를 나눠보았습니다.

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superb ai sprint culture

3년, 2주, 66번째 한 번도 멈춘 적 없는 스프린트

News

2018년부터 지금까지 Superb AI가 쉼 없이 달려온 지난 3년간의 여정과 앞으로 나아가고자 하는 방향을 ‘스프린트 문화’와 함께 소개합니다. 총 4편의 시리즈로 전해드릴 Superb AI의 이야기에 여러분의 많은 응원 부탁드립니다!

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성공적인 머신러닝 프로젝트를 위한 17가지 핵심질문

성공적인 머신러닝 프로젝트를 위한 17가지 핵심 질문

Insight, Tech

머신러닝 시스템을 성공적으로 배포하고 상용화하는 것을 목표로 하는 머신러닝 전문가가 고려해야하는 가장 중요하고 의미있는 17 가지 질문 리스트를 소개합니다. 모델을 지속적으로 반복하고 배포하여 점차 개선해나가는 머신러닝 사이클 과정 중 항상 염두해야 할 내용들로 구성했습니다.

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machine learning data platform

머신러닝 데이터 플랫폼이란?

Insight

머신러닝 개발 과정에서 데이터 작업은 여러 번 반복되어 진행됩니다. 데이터 확보와 가공, 관리는 머신러닝 개발 프로젝트 기간 전체와 서비스 운영 기간 전체에 걸쳐 반복되어야 합니다. 이러한 데이터 작업 사이클을 잘 관리하기 위해 도입하는 것이 머신러닝 데이터 플랫폼이라 할 수 있습니다.

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슈퍼브에이아이, 글로벌 인공지능 기업 컨소시엄 ‘AI Infrastructure Alliance’ 합류

Insight, News

슈퍼브에이아이가 글로벌 인공지능 기업 컨소시엄인 ‘AI Infrastructure Alliance(AIIA)’에 합류했습니다. AIIA는 ‘인공지능 캐노니컬 스택(Canonical Stack)’ 개념을 시장에 내놓은 25개 이상의 선두 기업들로 이뤄져있는 조직입니다. AI 인프라 생태계 안 여러 계층에서의 제품과 기술을 매끄럽게 연동하여, 기술적 표준을 만들어 나가는 것을 목표로 하고 있습니다.

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데이터 라벨링 전문성 강화 프로그램 2021 (Webinar)

News

본 웨비나에서는 누구나 인공지능 학습용 데이터를 구축하고, 데이터 라벨링 분야에서의 전문성을 기를 수 있도록 도와드립니다. 또한, 고품질의 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 관리할 수 있도록 교육, 사업화 컨설팅을 지원합니다.

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2021년 AI 학습용 데이터 구축 사업을 준비하는 기업이 꼭 알아야 할 3가지

Insight

사업에 참여해 성공하는 게 여러모로 회사의 현재와 미래에 중대한 기여를 할 수 있는 만큼, 사업 참여 및 수행에 성공하고자 한다면 보다 치밀하게 전략을 구상하고 실행할 필요가 있습니다. AI 학습용 데이터 구축 사업의 추세를 더 면밀히 살펴보고 어떤 기업이 사업 공모에 성공했으며 또 어떻게 수행했는지를 살펴본다면 여러분의 기업도 성공의 반열에 합류할 공산이 더 커질 것입니다. NIA에서 주도하고 있는 인공지능 학습용 데이터 구축 사업의 전반부와 성공적인 사업 구성과 실행을 위해 알아야 할 내용을 이 글을 통해 전달하고자 합니다.

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Superb AI Series A

Superb AI, 시리즈 A 도약

News

2018년 4월, 5명으로 시작한 슈퍼브에이아이가 어느덧 시리즈 A까지 달려왔습니다. 슈퍼브에이아이를 믿어주시고, 함께해주신 분들과 자신의 자리에서 항상 최선을 다하는 임직원들 덕분이라고 생각합니다. 회사가 성장하며 다양한 변화가 있을테지만, 그 속에서도 방향을 잃지 않고 더 많은 고객들이 사랑할 수 있는 서비스, ‘Superb AI Suite’를 만들어 나가겠습니다. 지켜봐주시고, 응원해주시길 부탁드립니다.

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AI 학습용 데이터셋의 품질을 끌어올리는 5가지 관리 포인트

Insight

데이터 구축 작업에는 많은 비용과 시간이 필요합니다. 공들여 작업한 데이터에 예상치 못한 품질 이슈가 발생한다면, 인공지능 성능의 문제가 됩니다. 좀 더 문제를 일찍 발견한다고 하더라도, 모델 개발에서의 비용이 기하급수적으로 증가하는 상황이 발생할 수 있습니다. 하지만 데이터 가공과 검수 단계에서의 관리포인트를 챙기는 것만으로도 이런 문제를 사전에 예방할 수 있습니다. 이에 데이터 품질 관리를 위해 짚고 넘어가야 할 5가지 관리 포인트를 소개합니다.

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슈퍼브에이아이, Intel® AI Builders 프로그램 선정

News

슈퍼브에이아이가 글로벌 잠재력과 기술 퀄리티를 검증받으며 Intel® AI Builders의 파트너사로 선정되었습니다. 슈퍼브에이아이는 본 프로그램을 통해 Superb AI Suite의 기능을 고도화하고, 다양한 비즈니스 기회를 창출할 계획입니다.

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AWS가 주목한 B2B SaaS 플랫폼, ‘Superb AI Suite’

Tech

슈퍼브에이아이는 B2B SaaS 플랫폼 기업으로서 AWS와 긴밀한 협업관계를 통해 기술적 과제와 고객 니즈를 해결하고 있습니다. 2020년에는 AWS의 Well-Architected Deep Dive의 첫 고객사로 선정되어 더 효율적이고 안전한 아키텍쳐를 만들기 위해 노력 중입니다.

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임시 대표 이미지

슈퍼브에이아이의 오토라벨링

Product, Tech

슈퍼브에이아이는 인공지능의 민주화를 목표로, 이와 같은 인공지능 개발의 병목을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 2020년 8월에는 5개 미국 특허 출원과 함께 이미지 내 오브젝트를 자동으로 탐지하여 라벨링하고, 일부 검수작업을 자동화시키는 Superb Auto-labeling™ 기술을 개발, Suite에 탑재하였습니다.

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Bepro11 use case Thumbnail

[Case Study] 비프로일레븐의 ‘AI 감독’

Case Study, Product

비프로일레븐(Bepro11)은 실시간 축구경기 분석 시스템인 Bepro Analytics를 구단에 제공하는 스타트업입니다. Bepro Analytics에는 선수와 공을 실시간으로 인식·추적하고 경기 상황을 분석하는 AI가 탑재되어 있습니다. 데이터 기반 최적의 전술을 추천하는 ‘AI 감독’임과 동시에, 전 세계 선수들의 데이터를 연결하여 축구선수 발굴 시장을 선도하는 것이 목표라고 합니다.

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DevOps의 다음은 MLOps입니다.

Insight, Tech

여러분, 혹시 ‘DevOps’ 또는 ‘MLOps’를 들어보셨나요? 아마 IT업계에 종사하시는 분에게도 생소한 단어일 텐데요. 소프트웨어의 시대였던 지난 10여년 간, DevOps 도구들은 소프트웨어 개발과 운영의 생산성에 조용하지만 크게 기여해왔습니다. 그리고 다가오는 인공지능 시대에서는, MLOps 가 그 역할을 이어받을 것으로 주목받고 있죠.

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[Case Study] 시어스랩의 AR 서비스

Case Study, Product

2020년 7월, AR 기술 및 콘텐츠 개발의 선두주자인 시어스랩이 가상 피팅이 가능한 ‘ARGear’ 서비스를 출시했습니다. 사용자가 자신의 신체 사진을 휴대폰으로 찍으면 증강 현실(augmented reality, AR)로…

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학습용 데이터 관리로부터 시작하는 MLOps

Tech

[김계현 CRO 인터뷰]

머신러닝 데이터 플랫폼 Suite의 Superb Auto-labeling™ 기술은 데이터 가공 생산성을 최대 약 10배 향상시킬 수 있습니다. 이 기술의 중심에는 Superb AI의 김계현 CRO가 있는데요, 김계현님은 딥러닝 중에서도 특히 컴퓨터 비전 분야의 손꼽히는 전문가입니다. 이번 포스팅에서는 김계현님의 엔지니어 시절 이야기, 머신러닝/인공지능 개발 경험, 그리고 MLOps 로 확장된 그의 통찰을 담아보았습니다.

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[데이터 라벨링 사업 노하우 ①] 사업 프로세스 Overview

Case Study, Insight

시리즈의 첫 번째 글인 ‘[데이터 라벨링 사업 노하우①] 사업 프로세스, 이렇게 진행됩니다.’에서는 데이터 라벨링과 라벨링 사업에 대한 전반적인 이해를 도울 수 있도록 대략적인 프로세스에 대해 알려드립니다. ‘데이터 라벨링’이 무엇인지 궁금한 분들께도 도움이 될 수 있도록 친절한 설명을 담았습니다.

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