AI 리소스 센터
더 나은 데이터 파이프라인 구축
사례 연구
Clinical NLP에 대한 NER(Named Entity Recognition) 주석
다음 버전의 Healthcare API를 구축하기 위해 임상 NLP를 훈련/개발하기 위한 주석이 잘 달린 골드 표준 임상 텍스트 데이터입니다.
AI 학습 데이터의 실제 비용: 고품질 데이터세트에 대한 효과적인 예산 책정 방법
인공 지능(AI) 시스템을 개발하는 것은 복잡하고 리소스 집약적인 프로세스입니다. 데이터 소싱에서 모델 학습까지 여정에는 상당히 많은 과제가 수반됩니다.
기성형 AI 교육 데이터: 그것이 무엇이고 올바른 공급업체를 선택하는 방법
AI 및 머신 러닝(ML) 솔루션을 구축하려면 종종 엄청난 양의 고품질 교육 데이터 세트가 필요합니다. 그러나 이러한 데이터 세트를 처음부터 만들려면 상당한 시간, 노력,
고급 AI 모델 교육에 다국어 AI 텍스트 데이터가 중요한 이유
세상은 문화와 언어의 활기찬 태피스트리입니다. 지리, 언어, 이념의 차이가 있지만, 공유된 감정이 우리를 연결합니다. 진정으로 활용하려면
사내 또는 아웃소싱 데이터 주석 – 어느 쪽이 더 나은 AI 결과를 제공합니까?
2020년에는 1.7초에 2.5MB의 데이터가 사람에 의해 생성됩니다. 그리고 같은 해에 우리는 거의 XNUMX 데이터 바이트를 생성했습니다.
보험 사기 탐지 및 예방에 있어서 NLP의 역할
우리는 사기꾼들이 AI를 사용하는 시대를 목격하고 있습니다. 이로 인해 사용자가 의심스러운 활동을 감지하는 것이 매우 어려워졌습니다.
데이터 주석의 A부터 Z까지
데이터 주석이란 무엇입니까 [2025년 업데이트] – 모범 사례, 도구, 이점, 과제, 유형 등 데이터 주석 기본 사항을 알아야 합니까? 전체 읽기
안티 스푸핑이란 무엇이고 얼굴 인식에서 생체 정보를 감지하는 기술은 무엇인가?
얼굴 인식은 스마트폰 인증, 뱅킹 및 감시에서 현재 보안 시스템의 핵심 기둥이 되었습니다. 그러나 얼굴 인식의 적용이 증가함에 따라,
2025년에 주목해야 할 최고의 NLP 트렌드
AI 분야에서 활동하고 있다면 NLP(자연어 처리)에 대해 잘 알고 있을 것입니다. NLP는 자연어 처리의 약자입니다. NLP는 다음과 같은 방식을 변경하고 있습니다.
최고의 멀티모달 AI 애플리케이션과 사용 사례는 무엇인가?
멀티모달 AI는 텍스트, 사진, 오디오, 비디오와 같은 다양한 리소스의 지식을 결합하여 보다 풍부하고 철저한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
RAFT란 무엇인가? RAG + Fine-Tuning
간단히 말해서, RAFT(검색 증강 미세 조정)는 검색 증강 생성과 미세 조정을 결합하여 생성 응답을 향상시키는 고급 AI 기술입니다.
대규모 멀티모달 모델(LMM)이란 무엇입니까?
대규모 멀티모달 모델(LMM)은 인공 지능(AI)의 혁명입니다. 텍스트와 같은 단일 데이터 환경 내에서 작동하는 기존 AI 모델과 달리,
19년 AI 프로젝트를 강화할 2025가지 무료 얼굴 인식 데이터 세트
AI 및 머신 러닝 프로젝트를 향상시킬 고품질 얼굴 인식 데이터 세트를 찾고 계신가요? 더 이상 찾지 마세요! 19개의 목록을 정리했습니다.
더 나은 데이터와 프롬프트로 RAG 최적화
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성 능력과 실시간 데이터 검색을 결합하여 매우 효과적인 방식으로 LLM을 향상시키는 최근의 방법입니다. RAG는 다음을 허용합니다.
RAG 대 Fine-Tuning: 어느 것이 당신의 LLM에 맞을까요?
GPT-4 및 Llama 3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 AI 환경에 영향을 미쳐 고객 서비스부터 콘텐츠 생성에 이르기까지 놀라운 성과를 거두었습니다.
멀티모달 대규모 언어 모델이란 무엇인가? 응용 프로그램, 과제 및 작동 방식
당신이 엑스레이 보고서를 가지고 있고 어떤 부상을 입었는지 이해해야 한다고 상상해보세요. 한 가지 옵션은 이상적으로는 의사를 방문하는 것입니다.
골든 데이터 세트: 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 기초
AI의 골든 데이터 세트는 AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 가장 순수하고 고품질의 데이터 세트를 말합니다.
대화형 AI에 대한 모든 것: 작동 방식, 예, 이점 및 과제 [인포그래픽 2025]
대화형 AI가 개인화된 상호작용으로 산업을 어떻게 재편하고 있는지 알아보세요. 인포그래픽을 확인하세요.
컴퓨터 비전 프로젝트를 강화하는 27개의 오픈소스 이미지 데이터세트 [2025년 업데이트]
AI 알고리즘은 제공하는 데이터만큼만 좋습니다. 과감하거나 파격적인 표현이 아닙니다. AI가 가질 수 있는
이미지 주석 – 주요 사용 사례, 기술 및 유형 [2024]
컴퓨터 비전을 위한 이미지 주석 최종 가이드: 애플리케이션, 방법 및 카테고리 목차 eBook 다운로드 내 사본 받기 이 가이드에서는 개념을 직접 선택합니다.
얼굴 인식: 작동 원리, 이점, 과제 및 개인 정보 보호 문제
인간은 얼굴을 인식하는 데 능숙하지만 표정과 감정도 아주 자연스럽게 해석합니다. 연구에 따르면 380ms 이내에 개인적으로 친숙한 얼굴을 식별할 수 있습니다.
실제 세계 데이터 대 합성 데이터: AI의 미래 풀기
AI 도메인에 들어가면 종종 '합성 데이터'라는 용어를 접하게 됩니다. 간단히 말해서 합성 데이터는 인공적으로 생성된 데이터입니다.
텍스트 음성 변환이란 무엇인가? – TTS 설명
스마트폰으로 대화하거나, 운전하는 동안 좋아하는 기사를 소리 내어 읽는 것을 듣거나, 완벽한 발음으로 새로운 언어를 배우는 것을 인간의 개입 없이 상상해보세요.
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
NLP 인포그래픽을 확인해 보세요. NLP의 작동 원리를 알아보고, 자연어 처리의 이점, 과제, 시장 성장, 사용 사례, 미래 동향을 살펴보세요.
머신 러닝 모델을 강화하는 최고의 NLP 데이터 세트
NLP란 무엇인가? NLP(자연어 처리)는 컴퓨터가 인간 언어를 이해하도록 돕습니다. 컴퓨터에게 텍스트와 음성을 읽고, 이해하고, 응답하도록 가르치는 것과 같습니다.
ML 모델 교육을 위한 22가지 최고의 오픈 소스 OCR 및 필기 데이터 세트
광학 문자 인식 사용의 증가는 주로 자동 인식 시스템 생산의 증가에 기인할 수 있습니다. 그 결과,
소규모 언어 모델이란? 실제 단어 예제 및 교육 데이터
사람들은 작은 패키지에 위대한 것이 들어 있다고 말하며, 아마도 SLM(Small Language Models)이 이것의 완벽한 예일 것입니다. 우리가 AI에 대해 이야기할 때마다
음성 인식이란 무엇인가: 왜 필요한가, 사용 사례, 예 및 장점
시장 규모: 20년도 채 안 되는 기간 동안 음성 인식 기술은 눈에 띄게 성장했습니다. 하지만 미래는 어떻게 될까요? 2020년에는 글로벌 음성인식 기술이
머신 러닝 모델을 강화하는 최고의 19개 의료 데이터 세트
헬스케어 머신 러닝 프로젝트를 진행 중이라면 개방적이고 무료인 데이터 세트에 대한 액세스가 중요합니다. 이는 효과적인 모델을 개발하기 위한 기반을 제공합니다.
AI4 컨퍼런스: 컴퓨터 비전 데이터 수집 문제 해결
시중에 나와 있는 모든 주요 AI 솔루션은 모두 우리가 데이터 수집 또는 데이터 소싱 또는 AI 교육 데이터라고 부르는 중요한 프로세스의 제품입니다. CRO인 Mr. Hardik Parikh는 4월 2022일 라스베가스에서 최근 종료된 Event Ai17 XNUMX에서 "컴퓨터 비전 데이터 수집 문제 해결"에 대한 기조 연설을 했습니다.
음성 기술의 미래 – 도전과 기회
음성 기술은 의사 소통 방식을 혁신할 수 있는 힘이 있습니다. 이 웨비나는 참가자에게 '음성 기술을 모든 도메인에서 활용하는 방법'과 다양한 대화형 AI 사용 사례를 사용하여 최종 사용자 경험을 풍부하게 하는 방법에 대해 교육하는 것을 목표로 합니다.
데이터 혁신 의료
인공 지능(AI)은 의료 서비스 제공 방식을 혁신할 가능성이 있습니다. 이 웨비나는 사례 연구를 사용하여 '의료 영역에서 데이터를 활용하는 방법'과 교육 데이터 세트 및 데이터 처리에 대해 참가자를 교육하는 것을 목표로 합니다.
구매자 가이드
구매자 안내서: 데이터 주석/라벨링
따라서 새로운 AI/ML 이니셔티브를 시작하려고 하며 좋은 데이터를 찾는 것이 작업에서 더 어려운 측면 중 하나가 될 것임을 깨닫고 있습니다. AI/ML 모델의 출력은 학습에 사용하는 데이터만큼만 우수하므로 데이터 집계, 주석 및 레이블 지정에 적용하는 전문 지식이 매우 중요합니다.
구매자 가이드: 고품질 AI 교육 데이터
인공 지능과 머신 러닝의 세계에서 데이터 교육은 불가피합니다. 이것은 기계 학습 모듈을 정확하고 효율적이며 완벽하게 작동시키는 프로세스입니다. 이 가이드에서는 AI 교육 데이터가 무엇인지, 교육 데이터 유형, 교육 데이터 품질, 데이터 수집 및 라이선스 등을 자세히 살펴봅니다.
구매자 가이드: 대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화를 나눈 챗봇은 수많은 음성 인식 데이터 세트를 사용하여 훈련, 테스트 및 구축된 고급 대화형 AI 시스템에서 실행됩니다. 기계를 지능적으로 만드는 것은 기술 이면의 기본 프로세스이며 이것이 바로 우리가 논의하고 탐구하려는 것입니다.
구매자 가이드: AI 데이터 수집
기계는 자신의 마음이 없습니다. 그들은 의견, 사실, 추론, 인지 등과 같은 능력이 결여되어 있습니다. 이를 강력한 매체로 전환하려면 데이터를 기반으로 개발된 알고리즘이 필요합니다. 관련성 있고 상황에 맞는 최신 데이터입니다. 이러한 데이터를 기계에 수집하는 과정을 AI 데이터 수집이라고 합니다.
구매자 가이드: 비디오 주석 및 라벨링
우리 모두가 들어본 아주 흔한 말입니다. 한 장의 사진이 천 마디 말을 할 수 있다는 사실을 동영상이 무엇을 말해줄지 상상해 보세요. 백만 가지, 아마도. 무인 자동차나 지능형 소매점 계산대와 같이 우리가 약속한 획기적인 애플리케이션은 비디오 주석 없이는 불가능합니다.
구매자 가이드: CV용 이미지 주석
컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 교육하기 위해 시각적 세계를 이해하는 것입니다. 그 성공은 우리가 이미지 주석이라고 하는 것, 즉 기계가 지능적인 결정을 내리도록 하는 기술의 기본 프로세스이며 이것이 바로 우리가 논의하고 탐구하려는 것입니다.
구매자 가이드: 대규모 언어 모델 LLM
구글이나 알렉사가 당신을 '잡는' 방법에 놀란 적이 있습니까? 아니면 소름 끼치게 인간적으로 들리는 컴퓨터 생성 에세이를 읽고 있는 자신을 발견했습니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 커튼을 뒤로 젖히고 비밀을 밝힐 때입니다. 바로 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)입니다.
전자 책
AI 개발 장애 극복의 열쇠
Social Media Today에 따르면 실제로 매일 생성되는 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 2.5퀸틸리언 바이트입니다. 그러나 이것이 알고리즘을 훈련할 가치가 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 일부 데이터는 불완전하고 일부는 품질이 낮고 일부는 정확하지 않습니다. 따라서 이 잘못된 정보를 사용하면 (값비싼) AI 데이터 혁신에서 동일한 특성을 얻게 됩니다.
AI 학습 데이터의 실제 비용: 고품질 데이터세트에 대한 효과적인 예산 책정 방법
인공 지능(AI) 시스템을 개발하는 것은 복잡하고 리소스 집약적인 프로세스입니다. 데이터 소싱에서 모델 학습까지 여정에는 상당히 많은 과제가 수반됩니다.
기성형 AI 교육 데이터: 그것이 무엇이고 올바른 공급업체를 선택하는 방법
AI 및 머신 러닝(ML) 솔루션을 구축하려면 종종 엄청난 양의 고품질 교육 데이터 세트가 필요합니다. 그러나 이러한 데이터 세트를 처음부터 만들려면 상당한 시간, 노력,
고급 AI 모델 교육에 다국어 AI 텍스트 데이터가 중요한 이유
세상은 문화와 언어의 활기찬 태피스트리입니다. 지리, 언어, 이념의 차이가 있지만, 공유된 감정이 우리를 연결합니다. 진정으로 활용하려면
사내 또는 아웃소싱 데이터 주석 – 어느 쪽이 더 나은 AI 결과를 제공합니까?
2020년에는 1.7초에 2.5MB의 데이터가 사람에 의해 생성됩니다. 그리고 같은 해에 우리는 거의 XNUMX 데이터 바이트를 생성했습니다.
보험 사기 탐지 및 예방에 있어서 NLP의 역할
우리는 사기꾼들이 AI를 사용하는 시대를 목격하고 있습니다. 이로 인해 사용자가 의심스러운 활동을 감지하는 것이 매우 어려워졌습니다.
데이터 주석의 A부터 Z까지
데이터 주석이란 무엇입니까 [2025년 업데이트] – 모범 사례, 도구, 이점, 과제, 유형 등 데이터 주석 기본 사항을 알아야 합니까? 전체 읽기
안티 스푸핑이란 무엇이고 얼굴 인식에서 생체 정보를 감지하는 기술은 무엇인가?
얼굴 인식은 스마트폰 인증, 뱅킹 및 감시에서 현재 보안 시스템의 핵심 기둥이 되었습니다. 그러나 얼굴 인식의 적용이 증가함에 따라,
2025년에 주목해야 할 최고의 NLP 트렌드
AI 분야에서 활동하고 있다면 NLP(자연어 처리)에 대해 잘 알고 있을 것입니다. NLP는 자연어 처리의 약자입니다. NLP는 다음과 같은 방식을 변경하고 있습니다.
최고의 멀티모달 AI 애플리케이션과 사용 사례는 무엇인가?
멀티모달 AI는 텍스트, 사진, 오디오, 비디오와 같은 다양한 리소스의 지식을 결합하여 보다 풍부하고 철저한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
RAFT란 무엇인가? RAG + Fine-Tuning
간단히 말해서, RAFT(검색 증강 미세 조정)는 검색 증강 생성과 미세 조정을 결합하여 생성 응답을 향상시키는 고급 AI 기술입니다.
대규모 멀티모달 모델(LMM)이란 무엇입니까?
대규모 멀티모달 모델(LMM)은 인공 지능(AI)의 혁명입니다. 텍스트와 같은 단일 데이터 환경 내에서 작동하는 기존 AI 모델과 달리,
19년 AI 프로젝트를 강화할 2025가지 무료 얼굴 인식 데이터 세트
AI 및 머신 러닝 프로젝트를 향상시킬 고품질 얼굴 인식 데이터 세트를 찾고 계신가요? 더 이상 찾지 마세요! 19개의 목록을 정리했습니다.
더 나은 데이터와 프롬프트로 RAG 최적화
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성 능력과 실시간 데이터 검색을 결합하여 매우 효과적인 방식으로 LLM을 향상시키는 최근의 방법입니다. RAG는 다음을 허용합니다.
RAG 대 Fine-Tuning: 어느 것이 당신의 LLM에 맞을까요?
GPT-4 및 Llama 3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 AI 환경에 영향을 미쳐 고객 서비스부터 콘텐츠 생성에 이르기까지 놀라운 성과를 거두었습니다.
멀티모달 대규모 언어 모델이란 무엇인가? 응용 프로그램, 과제 및 작동 방식
당신이 엑스레이 보고서를 가지고 있고 어떤 부상을 입었는지 이해해야 한다고 상상해보세요. 한 가지 옵션은 이상적으로는 의사를 방문하는 것입니다.
골든 데이터 세트: 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 기초
AI의 골든 데이터 세트는 AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 가장 순수하고 고품질의 데이터 세트를 말합니다.
대화형 AI에 대한 모든 것: 작동 방식, 예, 이점 및 과제 [인포그래픽 2025]
대화형 AI가 개인화된 상호작용으로 산업을 어떻게 재편하고 있는지 알아보세요. 인포그래픽을 확인하세요.
컴퓨터 비전 프로젝트를 강화하는 27개의 오픈소스 이미지 데이터세트 [2025년 업데이트]
AI 알고리즘은 제공하는 데이터만큼만 좋습니다. 과감하거나 파격적인 표현이 아닙니다. AI가 가질 수 있는
이미지 주석 – 주요 사용 사례, 기술 및 유형 [2024]
컴퓨터 비전을 위한 이미지 주석 최종 가이드: 애플리케이션, 방법 및 카테고리 목차 eBook 다운로드 내 사본 받기 이 가이드에서는 개념을 직접 선택합니다.
얼굴 인식: 작동 원리, 이점, 과제 및 개인 정보 보호 문제
인간은 얼굴을 인식하는 데 능숙하지만 표정과 감정도 아주 자연스럽게 해석합니다. 연구에 따르면 380ms 이내에 개인적으로 친숙한 얼굴을 식별할 수 있습니다.
실제 세계 데이터 대 합성 데이터: AI의 미래 풀기
AI 도메인에 들어가면 종종 '합성 데이터'라는 용어를 접하게 됩니다. 간단히 말해서 합성 데이터는 인공적으로 생성된 데이터입니다.
텍스트 음성 변환이란 무엇인가? – TTS 설명
스마트폰으로 대화하거나, 운전하는 동안 좋아하는 기사를 소리 내어 읽는 것을 듣거나, 완벽한 발음으로 새로운 언어를 배우는 것을 인간의 개입 없이 상상해보세요.
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
NLP 인포그래픽을 확인해 보세요. NLP의 작동 원리를 알아보고, 자연어 처리의 이점, 과제, 시장 성장, 사용 사례, 미래 동향을 살펴보세요.
머신 러닝 모델을 강화하는 최고의 NLP 데이터 세트
NLP란 무엇인가? NLP(자연어 처리)는 컴퓨터가 인간 언어를 이해하도록 돕습니다. 컴퓨터에게 텍스트와 음성을 읽고, 이해하고, 응답하도록 가르치는 것과 같습니다.
ML 모델 교육을 위한 22가지 최고의 오픈 소스 OCR 및 필기 데이터 세트
광학 문자 인식 사용의 증가는 주로 자동 인식 시스템 생산의 증가에 기인할 수 있습니다. 그 결과,
소규모 언어 모델이란? 실제 단어 예제 및 교육 데이터
사람들은 작은 패키지에 위대한 것이 들어 있다고 말하며, 아마도 SLM(Small Language Models)이 이것의 완벽한 예일 것입니다. 우리가 AI에 대해 이야기할 때마다
음성 인식이란 무엇인가: 왜 필요한가, 사용 사례, 예 및 장점
시장 규모: 20년도 채 안 되는 기간 동안 음성 인식 기술은 눈에 띄게 성장했습니다. 하지만 미래는 어떻게 될까요? 2020년에는 글로벌 음성인식 기술이
머신 러닝 모델을 강화하는 최고의 19개 의료 데이터 세트
헬스케어 머신 러닝 프로젝트를 진행 중이라면 개방적이고 무료인 데이터 세트에 대한 액세스가 중요합니다. 이는 효과적인 모델을 개발하기 위한 기반을 제공합니다.
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
NLP 인포그래픽을 확인해 보세요. NLP의 작동 원리를 알아보고, 자연어 처리의 이점, 과제, 시장 성장, 사용 사례, 미래 동향을 살펴보세요.
OCR(광학 문자 인식) - 정의, 이점, 과제 및 사용 사례 [인포그래픽]
OCR은 기계가 인쇄된 텍스트 및 이미지를 읽을 수 있도록 하는 기술입니다. 저장 또는 처리를 위해 문서를 디지털화하는 것과 같은 비즈니스 응용 프로그램과 비용 상환을 위해 영수증을 스캔하는 것과 같은 소비자 응용 프로그램에서 자주 사용됩니다.
다음 AI 이니셔티브를 지원하는 방법을 알려주세요.