AI 및 MLOps, DataOps 에 대한 인사이트를 전합니다

세분화된 모델 학습 모니터링을 통해 시간과 비용을 최적화 해보세요.
업데이트 소식 Featured

세분화된 모델 학습 모니터링을 통해 시간과 비용을 최적화 해보세요.

모델의 학습 진행 상태, 성능 지표, 예측 샘플 등을 실시간으로 모니터링할 수 있는 신규 기능이 업데이트 되었습니다. 이를 기반으로 학습 프로세스를 '조기 완료'하여 모델 학습의 시간과 비용을 최적화 하실 수 있습니다. 또한 불필요한 학습을 '취소'하여 자원을 절약하고, 더 효율적인 학습 관리를 할 수 있습니다.
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생성형 AI의 핵심원리와 딥러닝
AI 인사이트

생성형 AI의 핵심원리와 딥러닝

2023년 한 해를 돌아보면 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM)의 한 해였다고 해도 과언이 아니다. 챗GPT와 Stable Diffusion을 비롯한 생성형 AI가 일반 사용자들에게 널리 보급된 것은 물론이고, OpenAI의 GPT-4.0을 시작으로 Google의 Bard와 Meta의 LLaMA2까지 빅테크를 중심으로 많은 기업들이 다양한 언어 모델 기반 서비스를 발표했다. 하루가 다르게 쏟아져 나오는 새로운 기술을
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인공지능과 사물인터넷의 만남
AI 인사이트

인공지능과 사물인터넷의 만남

AI + IoT = AIoT란? 스마트홈, 헬스케어, 스마트팜 등 다양한 분야로 확대되는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술은 우리의 삶을 스마트하고 편리하게 바꾸고 있다. 글로벌 리서치펌 마켓앤마켓은 보고서에서 2024년 전 세계 IoT 솔루션과 서비스 시장 규모를 약 2,789억 달러(약 370조 원)가 될 것으로 예측했다.  뿐만 아니라 2025년까지 IoT에 연결된
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슈퍼브에이아이, AI 개발 전 과정 돕는 ‘슈퍼브 플랫폼’ 제공… 지속적인 AI 성능 개선 지원
보도자료

슈퍼브에이아이, AI 개발 전 과정 돕는 ‘슈퍼브 플랫폼’ 제공… 지속적인 AI 성능 개선 지원

김현수 대표 “타사 대비 빠른 AI 고도화 가능… 현장과 AI 기술간 징검다리 역할 할 것” [인더스트리뉴스 조창현 기자] 전산업을 통틀어 스타트업 대부분은 창업 3~7년차에 데스밸리(Death Valley)를 지나게 된다. 특히 국내는 현재 초기나 후기 스타트업에 투자금이 몰리고 있어 중기에 해당하는 3~7년차 스타트업들은 관련 투자 유치에 난항을 겪는
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생산 공정에서의 AI 기술
AI 인사이트

생산 공정에서의 AI 기술

생산 공정 과정에서의 AI는 크게 제조 설비 자동화와 생산 최적화 두 가지 분야에서 활용되고 있습니다. 제조 설비 자동화는 AI를 사용하여 생산 설비의 제어 및 관리를 자동화하는 것입니다. 이를 통해 생산 공정의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 공정 데이터를 분석하고 예측하여 설비의 이상 징후를 조기에 감지할 수
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슈퍼브에이아이, 리벨리온과 비전 AI 모델 및 반도체 인프라 올인원 제공을 위한 파트너십 체결
보도자료

슈퍼브에이아이, 리벨리온과 비전 AI 모델 및 반도체 인프라 올인원 제공을 위한 파트너십 체결

* 슈퍼브에이아이의 비전AI 기술력과 리벨리온의 고성능·고효율 AI 반도체 기술 결합... AI 반도체 연계 사업 함께 진행 * 과기정통부 주관 'K-클라우드 프로젝트' 협업... 실시간 안전/관리 및 품질검사 모니터링 등 지능형 관제 시스템을 시작으로 공공·국방 산업 생산성 향상 목표 * 슈퍼브에이아이 김현수 대표, “AI 생태계 확립을 위한 파트너십을 강화하고, 민간
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LLM 성능평가를 위한 지표들
AI 인사이트

LLM 성능평가를 위한 지표들

생성형AI의 성능평가는 일반 ML/DL 모델과 어떻게 다를까? 기존의 머신러닝/딥러닝 성능 평가 지표(Metrics) 생성형 AI(generative AI)가 널리 보급되면서 인공지능 모델이 생성해 내는 텍스트나 이미지는 점점 더 자연스러워지고 있다. 이에 따라 사람들은 인공지능이 얼마나 사람과 비슷한 창작물을 생성해 내는지 지대한 관심을 가지게 되었다. 하지만 여전히 대부분의 머신러닝&
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언어와 비전 데이터를 함께 학습하는 멀티모달 AI에 대하여
AI 인사이트

언어와 비전 데이터를 함께 학습하는 멀티모달 AI에 대하여

“멀티모달(Multi Modal) AI” 멀티모달 AI는 여러 가지 유형의 데이터 또는 정보를 함께 활용하여 인공 지능 시스템을 구축하는 접근 방식을 나타냅니다. 이러한 다양한 유형의 데이터는 주로 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등이 될 수 있습니다. 멀티모달 AI는 이러한 다양한 데이터를 조합하여 더 풍부하고 유용한 결과를 도출하고자 하는 목적으로 사용됩니다. 여러 모달리티(
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컴퓨터 비전 전문가를 위한 지침서: 데이터 품질을 높이는 방법
저널

컴퓨터 비전 전문가를 위한 지침서: 데이터 품질을 높이는 방법

컴퓨터 비전을 위한 데이터 중심 AI를 추구하는 움직임이 강화되면서 모두의 관심사가 알고리즘 디자인에서 데이터셋 구축으로 옮겨가고 있습니다. 데이터는 많은 현대 뉴럴 네트워크 아키텍처에서 모델 성능을 가장 큰 폭으로 개선할 수 있는 열쇠입니다. 물론 네트워크에 레이어를 추가하고 스킵 연결을 사용하고 특정 하이퍼파라미터를 튜닝하는 방법도 있지만 성능 개선폭은 제한적이죠. 많은 실무자들이 최첨단
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[신년사] 슈퍼브에이아이 “올인원 AI 플랫폼 고도화”
보도자료

[신년사] 슈퍼브에이아이 “올인원 AI 플랫폼 고도화”

슈퍼브에이아이(대표 김현수)는 신년사를 통해 기업의 인공지능(AI) 도입을 지원하는 올인원 플랫폼을 고도화하겠다고 18일 밝혔다.  슈퍼브에이아이는 2018년 설립한 비전 AI 특화 ML옵스 전문 스타트업이다. AI 개발의 전체 사이클인 데이터 구축-선별-가공-관리-분석부터 모델 학습과 배포까지 반복하는 완전한 파이프라인 구축과 운영을 지원한다. 슈퍼브에이아이는 AI를 '모든 기업의 필수 요소'로 바라봤다.
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생성형 AI를 위한 데이터 운용의 현재와 미래: 클라우드부터 임베디드 AI까지
AI 인사이트

생성형 AI를 위한 데이터 운용의 현재와 미래: 클라우드부터 임베디드 AI까지

데이터는 인공지능이라는 최첨단 기술을 움직이는 21세기의 석유와도 같다. 그러나 단순히 많은 양의 데이터가 확보되어 있다고 해서 인공지능 모델을 원활하게 운용할 수 있는 것은 아니다. 인공지능 모델이 최적의 성능을 유지하기 위해서는 실시간으로 생성되고 변화하는 최신 데이터를 통합하여 재학습하고 정확도를 유지하는 과정이 필요하다. 이처럼 인공지능 모델이 데이터를 실시간으로 학습하고 운용하기 위해서는  방대한
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생성형 AI와 데이터 편향성 문제: 데이터 편향이란 무엇이며 어떻게 해결할 수 있을까?
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생성형 AI와 데이터 편향성 문제: 데이터 편향이란 무엇이며 어떻게 해결할 수 있을까?

챗GPT와 Stable Diffusion과 같은 생성형 AI가 우리 일상 속에 광범위하게 활용되면서 학습 데이터의 편향과 환각현상(Hallucination) 등 다양한 문제가 부각되고 있다. 예를 들어 이미지 생성 AI인 Stable Diffusion에 'unprofessional한 사람의 이미지'를 그려달라고 요청하면 '고령의 흑인 남성'과 같은 특정 인종과 성별을 반영한 이미지를 그려내는 것과
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'Emerging AI+X Top 100' 기업으로 2년 연속 선정
소식

'Emerging AI+X Top 100' 기업으로 2년 연속 선정

슈퍼브에이아이는 새로운 해를 시작하자마자 'Emerging AI+X Top 100' 기업으로 선정되는 영광을 얻었습니다. 슈퍼브에이아이는 AIIA(지능정보산업협회) 주관의 '2024 Emerging AI+X Top 100'에서 크로스인더스트리(Cross-Industry) 중 AI 개발 환경(AI Development Environment) 부문 우수 기업으로 선정됐습니다. AI 개발의 전 과정을 지원하는 슈퍼브 플랫폼 및 슈퍼브
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딥러닝 모델 최적화 방법: 모델 경량화와 모델 추론 속도 가속화
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딥러닝 모델 최적화 방법: 모델 경량화와 모델 추론 속도 가속화

딥러닝 모델 최적화는 딥러닝 모델을 개선하고 최적화하여 더 나은 성능, 효율성, 형태 또는 특정 요구 사항을 충족시키는 프로세스를 의미합니다. 딥러닝 모델 최적화는 다양한 목표를 달성하기 위해 다양한 기술과 방법을 사용합니다.  딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 ‘성능 최적화', 모델의 크기를 줄이는 ‘모델 크기 최적화', 모델 추론 속도를 향상시키는 ‘추론 시간
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세그멘테이션 입문하기
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세그멘테이션 입문하기

들어가며 머신러닝에서 데이터 라벨링은 엄청난 시간이 소요되지만 고도의 기술이 필요한 것은 또 아닌, 지루하고 번거로운 작업으로 유명합니다. 물론 의료영상같은 일부 경우에는 고도의 훈련을 받은 의료 전문가를 동원해야 하기 때문에 분야에 따라 다를 수는 있지만요. 하지만 컴퓨터 비전 구축 과정 중 가장 단순한 이 과정이 가장 중요하기도 하다는 사실은 부인할 수
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2023년 생성형AI 트렌드와 AI 개발을 위한 필수요소 요약
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2023년 생성형AI 트렌드와 AI 개발을 위한 필수요소 요약

2023년 한 해는 생성형AI의 해였다고 해도 과언이 아니다. 이러한 생성형AI의 확산 경향은 챗GPT를 중심으로 한 초거대언어모델(LLM)에서 특히 두드러지게 나타났는데, 그동안 인공지능 시장에서는 Google, OpenAI, Meta 등 빅테크 기업들이 자사 기초모델(Foundation Model)을 적용한 Bard, ChatGPT, LLaMA 등 다양한 서비스를 출시해왔다. 뿐만 아니라 국내외 여러 스타트업과 연구기관 등에서는
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AI 도입 시 주의 사항과 고려 사항과 무엇일까요? - AI 기업 리더 숏터뷰 Part 2
저널

AI 도입 시 주의 사항과 고려 사항과 무엇일까요? - AI 기업 리더 숏터뷰 Part 2

슈퍼브에이아이, 마키나락스, 올거나이즈 3사가 공동 주최한 지난 ‘알짜 기업이 쓰는 진짜 AI’ 세미나에서 AI를 도입 · 개발하고자 하는 많은 기업들에게 풍부한 인사이트를 전달했었는데요. 특히 슈퍼브에이아이는 1) 산업 현장에서 AI 서비스가 실패하는 이유, 2) 성공하는 AI 서비스 고도화 방안 및 MLOps 방법론, 그리고 3) 모범 과정 및 실사례를 발표하여 성공적인 AI 개발의
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슈퍼브 플랫폼의 모델 진단 기능을 통해 반나절 만에 AI 모델 성능 개선하기: BDD 100K 사용 실험 사례 (mAP 10%성능 향상)
제품 및 서비스

슈퍼브 플랫폼의 모델 진단 기능을 통해 반나절 만에 AI 모델 성능 개선하기: BDD 100K 사용 실험 사례 (mAP 10%성능 향상)

요약 슈퍼브 플랫폼을 통해 AI 모델을 학습하고, 학습한 모델 성능을 진단하여 모델의 취약점을 파악하여 모델 성능을 개선하였습니다. 개선 전후 모델의 평균 정확도 (mAP) 값이 38.9에서 42.9로 상승한 것을 확인할 수 있습니다. 진행 과정은 아래와 같습니다. 1. 데이터 선별 및 데이터 가공(라벨링) 2. 모델 학습 3. 모델 성능
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슈퍼브에이아이의 2023년을 돌아봅니다
슈퍼브 팀

슈퍼브에이아이의 2023년을 돌아봅니다

슈퍼브에이아이의 2023년은 마치 급행열차를 탄 듯이 빠르게 지나갔습니다. 지난 2022년을 시작할 때만 해도 “인공지능 업계에 겨울이 오고 있다.”’는 시장 전망이 많아 모든 인공지능 기업들이 긴장했습니다. 그러나 2022년도 11월, ChatGPT의 등장으로 인공지능 업계는 어느 때보다도 뜨거운 여름을 보내고 있습니다. 전 세계 정부 부처와 기업들은 인공지능을 도입을 준비하거나 실행하기 위해 이전보다
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초거대언어모델(LLM)과 일반인공지능(AGI)의 탄생 조건
AI 인사이트

초거대언어모델(LLM)과 일반인공지능(AGI)의 탄생 조건

뇌과학이 말하는 일반인공지능의 조건 초거대언어모델(LLM)을 비롯한 생성형 인공지능(Generative AI) 기술의 발전은 인간처럼 의식을 가지고 다방면의 태스크를 지시 없이도 스스로 처리해 내는 일반인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)의 실현 가능성에 대한 기대를 한층 끌어올렸다. 이러한 기대는 얼마 전 오픈에이아이가 GPT-4에 이미지 인식이 가능한 멀티 모달(Multi Modal) 기능의
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자연어 처리(NLP)는 왜 어려울까?
AI 인사이트

자연어 처리(NLP)는 왜 어려울까?

1. 자연어와 인공어 그리고 자연어 처리의 정의 세상에는 두 가지 종류의 언어가 있다. 하나는 우리가 일상적으로 쓰는 의사소통을 위한 언어다. 언제부터, 왜, 무엇을 계기로 인류가 언어를 쓰기 시작했는지 명확하지는 않지만 이러한 언어를 자연적으로 발생했다고 하여 자연어(Natural Language)라고 부른다. 한국어, 영어, 독일어, 프랑스어 등 우리가 알고 있는 거의 모든
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폴리라인 어노테이션에 대해 얼마나 알고 계신가요? 컴퓨터 비전 초심자를 위한 가이드
저널

폴리라인 어노테이션에 대해 얼마나 알고 계신가요? 컴퓨터 비전 초심자를 위한 가이드

기술, 인공 지능, 컴퓨터 비전의 세계에서 과학자와 엔지니어를 위시한 모든 사람들이 가장 뜨거운 논의를 펼치는 주제가 바로 자율주행 자동차입니다. 테슬라나 우버와 같은 회사에서 기술이 진보하는 걸 목도한 사람들은 이게 앞으로 우리의 이동 계획을 얼마나 바꾸게 될지, 나아가 앞으로 다양한 산업과 일자리에는 어떤 영향을 미치게 될지 궁금해하게 되었죠. 독립적인 운행이 가능한
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성능 지표 제대로 활용해 보기 - 모델 진단에 사용되는 지표와 활용 방안 알아보기 Part 3
저널

성능 지표 제대로 활용해 보기 - 모델 진단에 사용되는 지표와 활용 방안 알아보기 Part 3

관련 블로그글 확인하기 혼동 행렬이란? - 모델 진단에 사용되는 지표와 활용 방안 알아보기 Part 1F1 점수, PR 커브, IoU, AP란? - 모델 진단에 사용되는 지표와 활용 방안 알아보기 Part 2 모델 성능이 왜 안 나오는 지 답답하신가요?  모델 성능 분석 지표를 이렇게 활용해 보는 건 어떨까요? 모델 성능이 생각보다 낮을
5 min read
인공지능 개발은 인류에게 위협일까?
AI 인사이트

인공지능 개발은 인류에게 위협일까?

세계 각국의 인공지능 개발 규제 움직임 생성형 AI로 떠들썩했던 올해 세계 각국에서는 인공지능 개발 규제 움직임이 활발해지고 있다. 유럽연합 의회는 2021년에 발표했던 인공지능 법안의 수정안을 2023년 6월 채택하면서 세계 최초로 인공지능 개발 규제 법안을 마련했다. 법안은 다섯개의 항목으로 구성되어 있는데, 금지되는 인공지능 활동(prohibited AI practices)과 투명성 의무 그리고
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농업과 AI: 식량 부족 문제를 해결하기 위한 변화
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농업과 AI: 식량 부족 문제를 해결하기 위한 변화

농업과 AI AI 기술이 발전하면서 점점 다양한 도메인에서 활용되고 있는데요. 오늘은 농업에서의 인공지능 기술에 대해 이야기해 보려 합니다. 세계 인구가 계속해서 증가하면서 인구 수요를 충족시키지 못하는 식량 부족 문제가 대두되고 있습니다. 기후 변화, 자연재해, 토지 부족, 물 부족 등도 식량 부족 문제를 악화시키는 요인입니다. 이러한 환경 속에서 현대 농업 트렌드는
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