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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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[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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