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데이터 가공 기술과 품질의 중요성
인공지능의 알고리즘 성능이 아무리 탁월해도 저 품질의 데이터를 입력하면 AI 서비스는 무용지물이 될 수 있습니다.
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핫해진 데이터 라벨링 (2)
AI 데이터 구축을 위해서는 원천 데이터에 설명을 다는 라벨링 작업이 기초가 되어야 합니다.
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핫해진 데이터 라벨링 (1)
중소-벤처 인공지능 서비스 개발 회사들이 자체적으로 학습데이터를 구축하기 위해서는 많은 비용과 시간을 들여야 합니다. 원천 데이터를 수집 후 라벨링 또는 어노테이션이라 불리는 데이터 전처리 과정을 거쳐야 하기 때문이죠.
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인공지능 지도학습 데이터 (3)
이제는 인공지능 기술 자체의 고도화에 따라 실제 산업군에 맞게 다양한 서비스들이 구현되어 나오는 것이 가능해 졌습니다.
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인공지능 지도학습 데이터 (2)
인공지능 개발 서비스 분야에 따라 다양한 학습 데이터 예시를 들어봅니다.
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인공지능 지도학습 데이터 (1)
인공지능은 개발하려는 서비스 분야에 따라 다양한 학습 데이터가 필요합니다.
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인공지능의 발전과 산업기술의 혁신 (2)
다양한 학습 알고리즘의 발전과 새로운 시도를 통해 발전하고 있는 인공지능 서비스의 혁신을 살펴 봅니다.
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인공지능의 발전과 산업 기술의 혁신 (1)
인공지능은 실제 현실문제 해결을 위한 다양한 서비스로 구현 및 발전되고 있습니다.
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인공지능 기계학습의 핵심 – 양질의 데이터 확보
인공지능 서비스 개발의 빠른 구현을 위해서는 품질 좋은 다양한 학습 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.
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인공지능 학습 데이터 구축에 필요한 ‘데이터 라벨링’이란?
온라인 알바 및 디지털 신생 일거리로 핫한 데이터 라벨링 누구나 aiworks 플랫폼 상에서 기본 가이드에 따라 blackolive 가공 도구를 활용하여 쉽게 참여할 수 있습니다.
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2020 하반기 데이터바우처 지원 사업
테스트웍스는 AI 학습 데이터 가공 서비스에 필요한 전 과정에 걸쳐 최고의 품질 서비스 및 컨설팅을 제공합니다.
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blackolive의 데이터 어노테이션 작업은 품질을 최우선으로 고려합니다.
인공지능 학습용 데이터 전처리부터 인공지능 모델 학습·평가까지 전 과정 지원