더 스마트하게 데이터를 라벨링하세요
크라우드소싱이나 아웃소싱 때문에 골치 아팠던 적 있으신가요?
제대로 된 팀을 고르고, 난해한 계약서를 해독하고, 역량이 천지 차이인 라벨러들과 일하는 것만 해도 힘든데
여기에 시차도 크도 의사소통까지 원활하지 못하다면 훨씬 골치 아프죠.
결국엔 데이터 품질이 저하되고 프로젝트 완료일이 지연될 수도 있습니다.
어떻게 진행되나요?
여러분의 비전을 공유해 주세요, 슈퍼브에이아이의 전문가들이 여러분만을 위한 100% 맞춤형 데이터 라벨링 프로젝트를 구성하고 실행할 수 있도록 도와드립니다. 작은 부분이더라도 혼자서 힘들게 관리하지 마세요, 올바른 팀 선정부터 라벨링 작업까지 슈퍼브에이아이에서 대신 해드립니다.
아래 내용을 공유해 주세요.
프로젝트 목표
데이터셋 (복수 가능)
어노테이션 타입 (복수 가능)
타임라인
전담 프로젝트 매니저와 함께
어노테이션의 기준이 되는 가이드라인을 작성하고 배포하세요.
원하시는 커뮤니케이션 주기를 설정하세요.
협업하는 회사들에 적절한 책임을 부여하세요.
최종적으로 원하시는 결과물과 승인 기준을 정하세요.
작은 데이터 샘플을 활용해 보세요.
여러분의 프로젝트 및 어노테이션 가이드라인을 현장 테스트합니다.
더욱 효율적인 프로세스로 개선합니다.
어떤 엣지 케이스가 더 필요한지 판별합니다.
어노테이션 파이프라인을 개선할 수 있는 방법을 제시합니다.
전문가 팀이 직접 여러분의 데이터를 라벨링합니다.
시간과 비용 절감을 위해 라벨링을 자동화합니다.
다양한 QA 프로세스로 라벨을 검수합니다.
타이트한 내부 피드백 루프를 운영합니다. 원하신다면 직접 참여하실 수도 있습니다.
프로젝트 진행률과 라벨러 생산성을 자세히 모니터링합니다.
슈퍼브에이아이 플랫폼, API, Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage에서 바로 라벨링된 데이터를 받아보세요.
더 큰 데이터 배치, 효율성과 품질을 개선하는 체계적인 작업 할당으로 프로젝트의 규모를 손쉽게 확장하세요.
모델을 프로덕션까지 더 빠르게, AI를 시장까지 더 빠르게
압도적인 퀄리티
압도적인 품질의 훈련 데이터로 여러분의 모델을 개선하세요. 여러분의 유즈 케이스에 특화된 라벨러들이 엄격한 QA 프로세스를 따라 작업합니다.
모두를 위한 맞춤 지원
AI 기반 자동화 기술로 무장한 슈퍼브에이아이의 전문가 팀이 스타트업부터 엔터프라이즈까지 다양한 규모와 니즈에 맞춘 솔루션을 제공합니다.
지속적인 협업
맞춤형 지원부터 심도 있는 ML 인사이트나 프로젝트, 데이터, 파이프라인 개선을 위한 가이드까지, 도움이 필요하다면 망설이지 마세요.
강력한 보안
보안과 신뢰는 슈퍼브에이아이의 임직원과 기술 스택의 핵심 가치입니다. 지리적 특성에 따라 특수한 요구사항이 생기더라도 세계 각지의 슈퍼브에이아이 팀에서 지원 가능합니다.
FAQ
슈퍼브에이아이에서는 전반적인 이미지 및 비디오 어노테이션, 분류, 오토라벨링, QA 작업을 지원하며 요청에 따라 데이터 수집 서비스도 제공합니다.
슈퍼브에이아이 전속 팀에서는 바운딩 박스, 폴리라인, 키포인트, 폴리곤, 세그멘테이션 태스크를 전문으로 하고 있습니다. 리테일, 농업, 운송, 스포츠, 로보틱스, 보안, 의료 등 컴퓨터 비전이 많이 적용되는 다양한 분야에 폭넓은 경험을 보유하고 있습니다.
여러분이 라벨러를 직접 관리할 필요 없이, 슈퍼브에이아이의 Customer Success팀이 단일한 소통 창구가 되어 여러분을 대신해 프로젝트에 속한 라벨러들을 관리합니다. 슈퍼브에이아이 관리형 서비스 팀 구성원들은 각자의 기술, 경험, 신용을 바탕으로 선발되었으며, 강력한 보안 등급 관리 절차와 슈퍼브에이아이 플랫폼에 대한 엄격한 교육 프로그램을 통과해야 합니다.
크라우드소싱이나 다른 서비스와는 다르게 슈퍼브에이아이에서는 프로젝트가 진행되는 내내 라벨링 팀을 직접 관리감독합니다. 일관된 피드백 루프를 내부적으로 운영하며 여러분과 공유하고, 품질 저하를 미연에 방지할 수 있도록 워크플로우를 미리 수정하기도 합니다. 엄격한 기준을 충족하는 고품질 결과물을 일관되게 생산할 수 있도록 프로젝트 초기 단계에서 데이터 샘플을 활용해 모든 팀이 달성해야 할 기준선을 정합니다.
프로젝트의 시작부터 끝까지 여러 단계로 구성된 수기 검수 과정을 운영하여 데이터 배치 내 일관성 없는 라벨이나 패턴을 꼼꼼하게 판별합니다. 배치의 크기가 작다면 모든 라벨을 최상의 품질로 제공할 수 있습니다. 또한 적응형 미스라벨 검출 모델을 이용하여 데이터셋 내 오분류가 되었을 확률이 높은 라벨을 발견하고 수정할 수 있습니다. 또한 자동 데이터 라벨링을 할 경우 불확실성 측정과 같은 AI 기반 툴을 활용하여 QA 효율성을 극대화할 수 있습니다.
슈퍼브에이아이 세일즈 팀 혹은 Customer Success 팀에 여러분의 유즈 케이스를 전달해 주세요. 함께 해결해 나갈 수 있도록 슈퍼브에이아이에서 지원하겠습니다.