바우처 지원사업 이미지 라벨링을 AI 로! 라벨링 시간 절약하기 : 클라우드 바우처 지원사업 안내 AI 구축에 관심이있다면 슈퍼브에이아이가 바우처별 상담을 통해 맞는 바우처로 내해드릴게요. 슈퍼브에이아이는 올해 데이터 바우처, 클라우드 바우처, AI바우처를 통해 선정되어 3가지 바우처 중 필요한 바우처로 사용할 수 있어요. 클라우드 바우처는 무슨사업인가요? 클라우드 바우처를 알고가기 전 클라우드 서비스에 대해 먼저 알면 좋아요. 클라우드 서비스란 수도나 전기와 같이 서버, 소프트웨어, 개발환경 등의 IT
AI 인사이트 인공지능(AI) 개발자의 일자리가 위협받고 있다: MLOps의 등장 2016년 DeepMind의 알파고가 세계 바둑 챔피언을 꺾었을 때, 회의론이 지배적이던 인공지능 업계에 대한 관심이 급격히 높아졌다. 이후 OpenAI의 Dalle가 사람보다 더욱 사람 같은 그림을 그렸을 때에도, 얼마 전 OpenAI사에서 사람보다 더 사람같이 말하는 GPT-3.5 기반의 ChatGPT를 발표했을 때에도 사람들은 뜨거운 반응을 보였다. 이처럼 인공지능은 여태까지 사람들이 하지 못하던 일들을
AI 인사이트 나의 인공지능 개인비서 ChatGPT: 최신 인공지능 언어모델 ChatGPT를 써보고 느낀점 누구나 한 번쯤 해보았을 법한 상상에 대한 이야기로 시작해 보고자 한다. 어린 시절 나는 나를 꼭 빼닮은 복제인간을 만들어 나 대신 귀찮은 일을 떠넘기고 싶다는 상상을 하곤 했다. 놀이터에 나가서 실컷 노는 동안 나 대신 공부를 하고 학교에 가서 시험을 봐주는 존재가 있다면 얼마나 좋을까? 라고. 어른이 되어서도 그 생각은
AI 인사이트 Pandas 2.0을 맞이합시다! Pandas 2.0이 개발 마무리에 있습니다. 지난 2023년 2월 21일 화요일에 조용히 Pandas (이하 판다스) 2.0.0 rc0가 공개되었습니다. MS Windows (윈도우즈)의 경우도 RC (release candidated) 버전은 거의 수정이 없고, 안정화를 단단히 한 후에 정식버전을 출시하니 곧 판다스도 멋진 2.0..0 정식버전이 공개되겠지요? 데이터 분석을 공부해 보신
AI 인사이트 ChatGPT는 어떻게 비즈니스를 혁신할 것인가?: 이미 시작된 변화의 물결 작년 말 시작된 ChatGPT 열풍이 채 가시기도 전, OpenAI사는 또 한 번 최신 언어모델 GPT4.0의 출시를 발표하였다. ChatGPT의 모태가 된 거대 언어모델(LLM) GPT3.5의 수십 배에 달하는 매개변수를 가지고 있을 것으로 추정되는 GPT4.0은 미국 변호사 시험과 대입시험 SAT 등 주요 시험에서 상위 10%에 해당하는 백분위수를 기록하며,
저널 인터랙티브AI(Interactive AI)와 오토에딧(Auto-Edit)에 대해 알아보기 AI 개발 커뮤니티에서 널리 알려져 있으며 빈번히 사용되는 이미지 세그멘테이션의 유형으로는 시맨틱 세그멘테이션, 인스턴스 세그멘테이션, 판옵틱 세그멘테이션의 세 가지를 들 수 있습니다. 포괄적인 개념 또는 용어로서의 이미지 세그멘테이션이란 이미지 데이터를 오브젝트 라벨과 연관된 '세그먼트'로 분리 또는 분할하는 행위입니다. 다시 말해, 데이터 사이언티스트는 이미지 세그멘테이션을 활용해 이미지 데이터의
AI 인사이트 AI 모델 개발이 쉽지 않은 이유 알파고를 시작으로 가장 최근의 DALL-E, ChatGPT까지 우리가 알고 있는 AI 기술력은 이미 상당히 우수합니다. 하지만 AI 개발팀과 협업하시는 분들은 개발팀에서 “그건 안된다. 불가능하다”, “시간이 많이 필요하다"라는 등의 말을 꽤 자주 듣습니다. 음… 이들은 그저 일하기 싫어하는 사람들일까요? 오늘은 이들의 마음을 조금이라도 살펴보기 위해 인공지능 모델 개발이 쉽지 않은
AI 인사이트 인공지능은 어떻게 학습하고 똑똑해질까? 요즘 인공지능 챗봇인 ChatGPT를 써보지 않은 분들이 잘 없는 것 같습니다. ChatGPT는 이전의 챗봇과는 달리 사람과의 대화 문맥을 기억하고 특정 보고서나 프로그래밍 코드를 비롯한 상세하고 논리적인 글을 생성할 수도 있습니다. 미국 일부 학교에서는 많은 학생들이 ChatGPT가 생성해 낸 결과물을 숙제로 제출해서 선생님들이 골머리를 앓고 있을 정도라고 하는데요. 이토록 점점 인간을
바우처 지원사업 AI 모델 구축 걸음마 단계 부터 받는 방법 : AI 바우처 안내 AI 구축에 관심이 있다면 슈퍼브에이아이가 바우처별 상담을 통해 여러분에게 맞는 바우처로 내해드릴게요. 슈퍼브에이아이는 올해 데이터 바우처, AI바우처에 선정되어 공급기업은 해당 바우처를 통해 비용을 지원 받을 수 있어요. AI 바우처는 무슨 사업인가요? AI 바우처는 AI 기반 디지털 전환 수요가 있는 중소, 중견기업을 대상으로 기업별 맞춤형 전사 교육 및 컨설팅을 제공하여 디지털
바우처 지원사업 저렴한 비용으로 AI모델 만들기 : 데이터 바우처 이용하기 AI 구축에 관심이 있다면 슈퍼브에이아이가 바우처별 상담을 통해 여러분에게 맞는 바우처로 안내해드릴게요. 슈퍼브에이아이는 올해 데이터 바우처, AI바우처에 선정되어 공급기업은 해당 바우처를 통해 비용을 지원 받을 수 있어요. 데이터 바우처는 무슨사업인가요? 데이터 바우처는 수요·공급의 생태계를 조성하고 全 산업의 디지털 기반 데이터 활용 활성화 촉진을 위해 데이터 구매·가공 바우처 지원합니다.
테크 NestJS Interceptor와 Lifecycle Introduction 이번 글은 Superb AI가 NestJS Interceptor를 어떻게 쓰고 있고, 사용하면서 겪었던 이슈들에 대해 공유하려고 합니다. NestJS를 도입을 결정하고 나서, 어떻게 하면 Logger를 구현할 때 코드 중복을 최소화하고 유지보수가 쉽도록 할 수 있을지에 대한 고민을 많이 했는데요. 그러던 중 Interceptor라는 기능에 대해 알게 되었고, 이를 적극 활용하여 Logger를 구현해 코드
업데이트 소식 오토에딧 (Auto-Edit)과 브러쉬 툴로 폴리곤 세그멘테이션에 드는 시간과 비용을 절감하세요 고성능 머신 러닝 모델을 개발하고 유지하기 위해서는 상당히 많은 양의 훈련용 데이터가 필요하지만, 훈련용 데이터를 취득하고 라벨링하는 과정에는 엄청난 시간과 비용이 소요됩니다. 그래서 사전에 대규모의 라벨링 및 QA 팀을 구성하거나, 스스로 모든 걸 해 내거나, 필요한 스킬과 노하우를 모두 갖춘 외부 서비스나 프리랜서를 구할 정도로 운이 좋아야 하는데, 사실 이
최상의 자동화된 데이터 라벨링 워크플로우를 구축하는 방법 데이터 라벨링 프로세스를 최적화하고 간소화하는 것은 많은 실무자들의 목표입니다. 이 목표는 쉬워보일 수 있지만, 관련해서 많은 단계와 요소를 고려해야 합니다. 3부에서는 라벨링 장애 요인, 검수, 표준 데이터 셋 생성 및 및 본격적인 자동화를 위한 내보내기에 대한 내용을 논의했습니다. 이번 장에서는 Superb AI Suite (슈퍼브에이아이 스위트)의 기반이 되는 기술 및
보도자료 인공지능 모델을 위한 데이터 구축, 슈퍼브에이아이 ‘AI·데이터 바우처’로 이용하세요 ㅣ 슈퍼브에이아이 AI·데이터 바우처 공급기업 선정, 수요기업에 해당되는 바우처 종류에 따라 지원가능 머신러닝 데이터 학습 플랫폼 ‘스위트(Suite)’를 서비스 중인 슈퍼브에이아이(대표 김현수)가 AI·데이터 바우처 지원 사업 공급기업으로 선정됐다. 바우처 지원 사업은 정부부처나 공공기관 등으로부터 관련된 서비스를 바우처 형식으로 제공받는 사업이다. 각 바우처를 통해 수요기업(바우처
업데이트 소식 YOLO와 COCO 형식으로 라벨을 더욱 간편하게 활용하세요 이제 포맷 변환 도구나 스크립트를 쓰지 않아도 스위트 내에서 바로 원하는 포맷으로 데이터를 내보낼 수 있습니다. 여기에 더해 라벨링 및 SDK 전반에 가시성 및 사용성 개선을 위한 다양한 업데이트가 적용되었습니다. - 신규 내보내기(Export) 기능 - (YOLO, COCO 포맷 지원) - 사용자별 API 키SDK 업데이트 - 특정 기간 별 사용자
저널 외부 라벨링 서비스와의 협업 모범 사례 “최고의” 데이터 라벨링 접근법이 무엇이냐고 물으신다면, “만병통치약” 같은 해결책은 없습니다. 이상적인 선택은 문제의 복잡성이나 ML 시스템에 맞는 특정 어플리케이션에 좌우되기 때문입니다. 라벨링 접근법에 영향을 미치는 다른 요인으로는 라벨링이 필요한 데이터의 양, 팀의 크기, 뿐만 아니라 예산, 시간, 프로젝트에 필요한 기타 리소스들입니다. 가장 일반적인 방법으로는 내부적으로 혹은 인하우스로 데이터를 라벨링하는 방법,
바우처 지원사업 바우처 지원 사업으로 소프트웨어 고정비 줄이는 방법 - 수요기업편 우리는 바우처 수요기업인데 어떤 바우처를 이용해야 하나요? 바우처를 통해 저렴한 비용으로 AI(인공지능) 모델을 만들고 싶다면 각 바우처의 수요기업인 슈퍼브에이아이와의 상담을 통해 여러분의 기업 상황에 맞는 바우처 혜택을 받을 수 있도록 안내해 드릴 수 있어요. 바우처 지원 사업은 AI 솔루션 및 데이터가 필요한 수요기업에게 정부 전담기관이 바우처를 발급하고, 수요기업은 바우처를
저널 외부 라벨링 서비스 협력의 성공 사례 '최상의' 데이터 라벨링 방식이 무엇이냐고 묻는다면, ‘만능’ 솔루션은 존재하지 않습니다. 문제의 복잡성이나 ML 시스템의 특정 애플리케이션에 따라 이상적인 선택이 달라지기 때문이죠. 라벨링 방식에 영향을 미치는 다른 요소로는 어노테이션이 필요한 데이터의 양, 팀 규모, 예산, 시간 및 프로젝트에 필요한 기타 리소스 등이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 인하우스 또는 내부에서
보도자료 슈퍼브에이아이 '스위트, 북미권 사용량 동기 대비 8배 증가'… 상승세 머신러닝 데이터 관리 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이(Superb AI)(이하 ‘슈퍼브에이아이’)는 자사 데이터 플랫폼 스위트(Suite)(이하 ‘스위트’)의 북미권 사용량이 전년 동기 대비 8배 가량 증가했다고 밝혔다. △ 누적 가입자 수는 50% 이상 증가했으며 △비디오 라벨 수는 200% 이상 증가 △ 데이터 관리 프로젝트 수는 65% 이상 증가했다는 게 회사 측의
테크 컴퓨터 비전(Computer Vision) 문제에서 Superb AI Suite를 이용한 Data Centric MLOps #01 Introduction 이번 글은 컴퓨터 비전 문제에서 Superb AI 스위트(Suite)를 이용한 데이터 중심의 AI 개발 사이클 파이프라인 (Data Centric MLOps Pipeline, 이하 MLOps Pipeline)을 구축하는 방법에 대해서 알아보려고 합니다. (컴퓨터 비전에 대해 알고 싶으시다면, 👉컴퓨터 비전 데이터에 대한 모든 것에서 확인하실 수 있습니다.) 이 글은 총 2편으로 나뉘어
보도자료 슈퍼브에이아이 국내외 성장세... 완성도 높은 AI 기능으로 차별화 집중 MLOps를 성공적으로 이끌어가고 있는 국내 기업 중 하나인 슈퍼브에이아이(Superb AI) 는 전년 동기 대비 자사 데이터 관리 플랫폼 스위트(Suite) 사용량이 성장세를 이어가고 있다고 발표했다. 이 같은 성장세는 AI가 자율주행, 스마트 팩토리, 이커머스 등 다양한 산업에 적용되고, AI 시장 주도권을 확보하기 위한 빅테크 기업의 참여가 활발해지면서 기존 사업 모델에
슈퍼브 팀 슈퍼브에이아이의 2022년을 돌아봅니다 2022년은 저희에게 매우 특별한 한 해입니다. 올해 여러분의 많은 사랑으로 성공적인 시리즈B 투자유치를 마무리할 수 있었습니다. 팀원들은 이제 100명 규모로 성장했고 그 과정에서 많은 분들이 더 쉽게 AI를 개발할 수 있도록 스위트(Suite)의 새로운 기능을 출시하고 데이터 서비스는 더 체계적인 사업으로 거듭났습니다. 지난 365일간의 흥미로운 이야기 - 투자 : 220억
슈퍼브 팀 Meet Superb AI’s PM! 들어가며 Superb AI의 폭발적인 로켓 성장을 위해 노력하는 숨은 공신들이 많다는 걸 알고 계신가요? 머신러닝 데이터옵스 플랫폼 Suite(스위트)의 더 정교한 Auto-Labeling 기술이 실현되기까지 수많은 분들의 땀과 노력이 있었는데요. 오늘 소개할 분들은 Superb AI의 대표 Project Manager, 나영님과 은환님입니다. :) AI 회사에서는 어떤 프로젝트를 하고 Project Manager 들은 무슨 일을
보도자료 슈퍼브에이아이 김계현 CRO "현업 개발자의 땀과 눈물 씻어주는 최고의 MLOps 완성하고파" AI를 학습시키기 위해선 사람이 데이터에 일일이 정답을 표기하는 라벨링(Labeling) 작업을 해야 한다. 당연히 학습시킬 데이터가 많을수록, 라벨링 품질이 좋을수록 AI 성능은 향상된다. 그러나 이를 위해선 '인공지능 시대 인형 눈알 붙이기' 또는 'Click Farm'이라고 불릴 정도의 많은 노동력과 시간이 소요된다. 인공지능 시대의 그늘이자 장벽이자 일종의
슈퍼브 팀 스타트업이 프론트엔드 개발자 컨퍼런스에 참석하며 얻은 교훈 FEConf 2022 소개 슈퍼브에이아이가 Platinum 후원사로 참석한 FEConf 2022는 국내 최대 규모의 프론트엔드 개발자 컨퍼런스입니다. 올해는 TOSS, 네이버, 당근마켓 NC소프트, 야놀자, 무신사 등의 기업을 포함한 다수 기업이 세션 및 후원사로 참석했습니다. 이번 컨퍼런스를 통해 배운 교훈 국내 최대 프론트엔드 개발자 컨퍼런스 FEConf 2022는 시작 전부터 치열한 티켓팅을 성공한 분들만이 참여할
