슈퍼브에이아이와 ML커뮤니티가 작성한 백서 및 기술 자료를 통해 라벨링 자동화, 데이터옵스(DataOps)에 대한 인사이트를 얻어가세요.
How to Improve Data Labeling Efficiency with Auto-Labeling, Uncertainty Estimates, and Active Learning
모든 오토라벨링 도구가 사람의 손을 덜어줄 수 있는 것이 아닙니다. 이 백서는 슈퍼브에이아이 플랫폼의 오토라벨링의 기반 기술을 상세히 소개합니다. 플랫폼은 어떻게 라벨링 작업의 정확도를 산출해내고, 이를 Active Learning에 적용할까요? 플랫폼의 기반 기술을 살펴보고, 좋은 오토라벨링 도구를 선택하는 인사이트를 얻으세요.
한국기업들은 Data Centric AI에 얼마나 준비되어 있을까?
데이터 중심 접근의 개념과 사례에 대해 가장 쉽게 설명해 드립니다. 또한, 슈퍼브에이아이가 진행한 서베이를 바탕으로 한국의 비즈니스 주체들은 데이터 중심 인공지능을 어떻게 준비하고 있는지를 살펴보시고 데이터 중심의 머신 러닝 개발 전략을 위한 인사이트를 얻어가세요.
실리콘밸리의 ML옵스
머신 러닝 개발의 효율성이 기업 경쟁력이 되면서 ML옵스에 대한 관심이 높아지고 있습니다. ML옵스에 대해서 들어본 적은 있지만, 입문자를 위한 친절한 설명이 늘 아쉬웠다면, 지금 이 백서를 다운로드 받아 보세요. ML옵스의 개념과 ML옵스 워크플로우, 성과 측정 방법, 툴체인, 우수 사례 등 알찬 정보가 담겨 있습니다.
대규모 AI 학습용 데이터 구축을 위한 크라우드 소싱 관리 매뉴얼
크라우드 소싱은 대규모 학습용 데이터 구축을 위한 필수 방법론이 되었습니다. 하지만, 크라우드 인력 관리는 많은 노하우가 필요합니다. 슈퍼브에이아이가 크라우드 소싱 데이터 구축 프로젝트에서의 채용, 교육, 작업 검수, 평가, 품질 관리의 노하우를 이 매뉴얼에 담아 제공합니다.
데이터 라벨링 Project Mgmt.
데이터 라벨링 프로젝트를 진행하기 위해 프로젝트 착수 전, 착수, 사후 관리에 진행되어야 할 모든 과업과 고려 요소를 압축해서 담았습니다.
How to Improve Data Labeling efficiency with Auto-Labeling, Uncertainty Estimations, and Active Learning
모든 오토라벨링 도구가 사람의 손을 덜어줄 수 있는 것이 아닙니다. 이 백서는 슈퍼브에이아이 플랫폼의 오토라벨링의 기반 기술을 상세히 소개합니다. 플랫폼은 어떻게 라벨링 작업의 정확도를 산출해내고, 이를 Active Learning에 적용할까요? 플랫폼의 기반 기술을 살펴보고, 좋은 오토라벨링 도구를 선택하는 인사이트를 얻으세요.
Picking the Right Training Data Platform
머신 러닝 데이터 구축의 70% 이상은 데이터 작업에 소요됩니다. 이 작업의 효율성을 높여줄 수 있는 데이터 플랫폼은 어떤 구성요소를 갖춰야 할까요? 학습용 데이터 플랫폼의 4요소를 살펴보세요.
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슈퍼브에이아이의 머신 러닝 데이터 플랫폼은 모델 학습부터 상용화까지의 파이프라인에 참여하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 프로덕트 리더, 라벨러 등을 포함한 모든 실무자를 위해 설계되었습니다. 빠르게 모델을 구현할 수 있도록 돕는 슈퍼브에이아이의 머신러닝 데이터 플랫폼! 지금 바로 경험해 보세요.
