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

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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AI 학습용 데이터셋의 품질을 끌어올리는 5가지 관리 포인트

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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DevOps의 다음은 MLOps입니다.

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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[데이터 라벨링 사업 노하우 ①] 사업 프로세스 Overview

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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