딥내츄럴, AI가 만든 깊은 감동

지능형API, 20만 명의 사람 지능을 내가 원하는 순간에 이용하기

 

는 인공지능을 이용하여 우리의 일상에서 많은 일들이 가능해졌습니다. 그러나, 여전히 인공지능의 무차별적인 데이터 수집과 분류는 문제점이 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 딥내츄럴은 레이블러라는 크라우드 소싱 플랫폼을 운영하고 있습니다. 레이블러 API를 호출하여 20만 명의 사람 지능을 24시간, 365일 내가 원하는 순간에 이용할 수 있습니다.

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딥네츄럴 : 믿을 수 있는 인공지능 학습데이터 구축 전문 스타트업

딥네츄럴은 뛰어난 기술력과 전문적인 노하우로 인공지능 학습데이터 구축 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 딥네츄럴은 고객의 니즈에 따라 학습 데이터를 구축하여 제공하는 크라우드 소싱 플랫폼 레이블러를 운영하고 있습니다. 레이블러는 API 호출로 20만 명의 사람 지능을 24시간, 365일 내가 원하는 순간에 이용할 수 있습니다.

Advanced AIOps, 레이블러 API 연동을 통한 AI 개발 프로세스 자동화

딥네츄럴은 Advanced AIOps 기술로 인공지능 개발 프로세스 자동화를 지원하고 있습니다. 레이블러 Brain API를 사용하여 인공지능 학습 데이터 수집부터 레이블링, AI 평가까지의 모든 과정을 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다. API 호출을 통해 AI 개발과 운영에 필요한 사람 지능 태스크를 처리할 수 있으며, 레이블러 EWF와 AQC를 사용하여 태스크 처리 및 품질 관리를 자동화합니다.

유연하고 강력한 워크플로우 제공, 고도화된 자격 검증으로 품질 관리

딥네츄럴은 레이블러를 통해 유연하고 강력한 워크플로우를 제공합니다. 이를 통해 빠른 개발과 출시, 더욱 빠른 혁신을 지원합니다. 또한, 딥네츄럴은 고도화된 자격 검증으로 품질 관리를 철저히 하고 있습니다. 이를 통해 인공지능 학습데이터의 품질을 유지하고, 고객의 신뢰를 얻고 있습니다.

 

 

 

딥네츄럴의 핵심 솔루션 : 레이블러 Elastic Workflow, Advanced Quality Control, Web & Mobile App

딥네츄럴은 레이블러 Elastic Workflow를 통해 작업 유형에 따라 최적화된 방식을 사용하여 가장 효율적으로 태스크를 처리할 수 있습니다. 이를 위해 텍스트 수집, 바운딩 박스, 대화 어노테이션 등 태스크 유형에 따라 사람 지능을 가장 효과적으로 활용할 수 있는 작업 플로우를 제공합니다. 또한, 1건의 태스크를 처리하기 위해 다수가 협업하는 구조를 설계하여 신뢰도를 높이고 불확실성을 제거합니다. 태스크 유형에 적합한 오토 레이블링, 오토 리뷰, 액티브 러닝 등 인공지능 기술을 적용하여 사람과 AI가 협력하는 효율적인 작업 처리 구현이 가능합니다.

또한, 딥네츄럴은 레이블러 Advanced Quality Control를 통해 필요한 자격을 갖춘 사람들을 자동으로 선별하고 관리하여 작업물 품질 관리가 쉬워집니다. 이를 위해 자격 검증을 통과한 사람들만 본 작업에 참여할 수 있는 검증 프로세스를 제공합니다. 레이블러 AQC에 탑재된 인공지능이 자격 검증 태스크를 부여하고 평가하는 과정을 자동으로 진행하며, 자격 검증 태스크와 실제 작업에 대한 평가를 사람과 AI가 복합적으로 판단하여 태스크 처리 결과에 대한 신뢰성을 확보합니다. 소규모로 사람 지능 태스크를 처리하고, 점진적으로 늘려가는 애자일 AI 개발 프로세스로 안정적인 품질 관리가 가능합니다.

마지막으로, 딥네츄럴은 레이블러 Web & Mobile App을 제공하여 언제 어디서든 태스크 처리가 가능합니다. 최신 웹 브라우저를 통한 태스크 처리 기능을 구현하며, iOS & Android 앱을 제공하여 모바일 환경에서도 유리한 태스크 처리가 수월합니다.

 

 

 

 

레이블러는 고객의 요구에 부합하는 데이터 품질을 제공하기 위해 AQC(Advanced Quality Control) 솔루션을 통한 자동화된 데이터 품질관리 시스템을 운영합니다. 이를 통해 작업자 선발과 초기/수시 자격 검증 과정에서 문제가 발생하는 불확실성을 최소화하고, 품질을 보장합니다. 이러한 전략을 통해 딥네츄럴은 고객의 요구에 맞춰 빠르고 정확한 데이터를 제공할 수 있습니다.

또한, 유지보수 전략 역시 철저하게 관리됩니다. 중간 데이터 납품을 통해 데이터 품질 및 구축 기준에 대한 확인 후, 데이터 가공을 진행합니다. 이 과정에서 데이터 포맷 오류, 데이터 누락 및 훼손에 대한 산출물 검수를 진행하며, 문제가 발생한 경우 3개월 이내 무상하자보수를 제공합니다. 무상하자보수 시에도 전담 PM과의 커뮤니케이션을 통해 문제를 신속하게 해결할 것입니다.

레이블러의 품질관리 전략은 고객의 요구에 맞춰 세밀하게 제작됩니다. 작업자 선발과 초기/수시 자격 검증은 가이드라인과 정답/오답 데이터를 기반으로 개별적으로 제작되어 고객의 요구에 부합하는 기준으로 품질을 보장합니다. 또한, 데이터 품질 관리를 위한 작업자 관리와 검수 과정은 자동화되어 고객이 더욱 쉽고 빠르게 데이터를 활용할 수 있도록 도와줍니다.

딥네츄럴은 이러한 전략을 통해 데이터 품질을 제고하고, 고객이 요구하는 빠르고 정확한 데이터 제공에 주력합니다. 또한, 유지보수 전략 또한 철저하게 관리하여 고객의 만족도를 높이고, 더 나은 서비스 제공을 위해 노력하고 있습니다.

 

 

 

 

활용 사례를 살펴보면, 딥내츄럴의 활용은 다양한 분야에서 이루어지고 있습니다. 이를 통해 레이블러 AIOps를 활용하면 AI 개발의 품질을 높일 수 있으며, 작업 속도를 향상시킬 수 있습니다.

OCR 기술 고도화는 텍스트 인식 분야에서 큰 역할을 합니다. 이를 통해 문서 처리 속도가 향상되며, 이를 적용한 챗봇 서비스나 가상화 서비스, 음성인식 데이터 구축 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이와 함께, 항만 물류 AI 학습 데이터 구축은 스마트 항만 구축을 위해 필요한 기술로, AI 자동 요약 기술 고도화를 위한 텍스트 요약 또한 중요한 분야입니다.

또한, 스마트 시티, 자율주행, 산업용 로봇 등과 같은 분야에서도 딥내츄럴의 활용이 이루어지고 있습니다. 이는 인간의 지능을 대체할 수 있는 수준으로 발전하고 있으며, 이를 통해 생산성의 향상, 안전성의 향상 등 다양한 측면에서 효과를 발휘하고 있습니다.

또한, 딥내츄럴은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 이러한 특징을 활용하면, 다양한 분야에서 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 양식 어류의 행동 분석이나 객체 추적과 같은 수산 AI 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

딥내츄럴은 높은 정확도와 처리 속도를 가진 기술로, 다양한 분야에서 적용되고 있습니다. 레이블러 AIOps를 활용하여 이를 적극적으로 활용하면, 더욱 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.

 

 

 

 

 

데이터 가공기업인 딥내츄럴은 2019년부터 현재까지 40여 개의 데이터바우처 지원사업과 NIPA AI바우처 지원사업을 수행해 왔으며, 10개의 NIA 인공지능 학습데이터 구축 사업도 수행해 왔습니다. 이를 위해 KB금융지주, SK, 네이버, YTN와 같은 대기업부터 KAIST, 서울대학교 대학원, 업스테이지, 스캐터랩 등 연구실과 IT 기업을 대상으로 학습데이터를 구축한 경험이 있습니다.

딥내츄럴의 주요 유사 사업 실적을 살펴보면, 2022년을 기점으로 숫자연산 기계독해, 구기 단체종목 영상 라벨링, 신진 작가 데이터 수집 및 라벨링, 여행 이미지 및 영상 수집 및 라벨링, 악성 댓글 분류, 숫자 발화 수집, 항만 컨테이너 분류 바운딩박스, 영상 하이라이트 구간 라벨링, 방송 대본 요약, 개체명 태깅, 고객센터 음성 전사, 회의록 요약 말뭉치 연구 분석, 구강이미지 마스킹, 도서 텍스트 요약, 물고기 이미지 라벨링, 형사소송결과 예측 서비스, 공감 텍스트 라벨링, 미소 이미지 판별, 필터링 텍스트 분류, 유통상품 데이터 구축 등 다양한 분야에서 인공지능 학습데이터 구축을 수행하고 있습니다.

딥내츄럴은 이러한 다양한 실적을 바탕으로, 데이터 가공 분야에서 강한 경쟁력을 갖추고 있습니다. 특히, AI 개발에 필수적인 학습데이터를 효율적으로 구축하여 개발 속도를 향상시키고 품질을 높이는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 

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딥내츄럴은 학습데이터 구축 전문 스타트업으로 다양한 고객의 니즈에 맞춰 학습 데이터를 구축하여 제공합니다. KB금융지주, SK, 네이버, YTN와 같은 대기업부터 KAIST, 서울대학교 대학원, 업스테이지, 스캐터랩 등 연구실과 IT 기업까지 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 딥내츄럴은 맞춤형 데이터를 제공하여 고객의 인공지능 개발과 연구를 지원합니다. 더 나아가, 레이블러를 통해 데이터 라벨링 작업자들도 합리적인 가격과 편의성을 누릴 수 있습니다.