우리 머신러닝 팀이 핵심 업무에 집중하지 못하는 이유

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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성공적인 머신러닝 프로젝트를 위한 17가지 핵심질문

성공적인 머신러닝 프로젝트를 위한 17가지 핵심 질문

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?

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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Superb AI의 커스텀 오토라벨링

머신러닝 개발 워크플로우의 자동화에 대해 Superb AI가 가졌던 고민, 그리고 거기서부터 시작된 커스텀 오토라벨 AI의 개발 과정과 개념을 소개합니다.

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

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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