데이터 라벨링
DGate
학습을 통해 이미지, 음성 등의 데이터를 검색하고 원하는 결과 형식으로 출력하는 기술을 제공하고 있습니다. 또한 데이터를 바탕으로 인공지능 서비스를 직접 만들 수 있습니다.
서비스 구성
AI 학습을 위하여 여러 타입의 데이터를 가공하고 원하는 모양의 데이터셋을 만들 수 있는 서비스
라벨링 도구 활용
- 01General
- 예시1 내용(이미지, 글자, 영상 등)을 보고, 보기 중에 선택
- 예시2 내용(이미지, 글자, 영상 등)을 보고, Text로 자유롭게 입력
- 예시3 내용(이미지, 글자, 영상 등)을 보고, 녹음버튼을 눌러 소리 녹음
- 02Image
- 예시1 이미지에서 영역 설정 후 선택된 영역에 대한 내용 입력하기
- 예시2 이미지를 보고 자유롭게 코멘트하기
- 예시3 이미지를 보고, Type별로 Box 치기
- 03Translation
- 예시 원문과 기계 번역문장을 확인한 후, 올바른 번역문 입력하기
- 04Audio/Video
- 예시 오디오나 비디오를 구간 나누기 ( 나눠진 구간별로 Text 및 Type 설정 가능 )
주요 특징 및 기능
- 01인공지능 학습을 위한 데이터 전처리 및 라벨링 기능을 지원
- 02데이터를 바탕으로 한 맞춤형 인공지능 서비스 생성 지원
- 03SaaS(Software as a Service)를 비롯한 On-premise 형태의 배포 지원
( 클라우드 서비스 사용으로 인한 데이터 유출 방지 )
- 04데이터 전처리 및 라벨링에 대한 고객의 요구에 맞춰 커스터마이징 지원
지원 사양
CPU | RAM | DISK | GPU | 참고사항 | 용도 | |
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최소 사양 | 2.2GHz 4core | 16GB | 250GB | - | nvidia-docker ubuntu 18.04 Docker | 데모 / Trial / 단순 데이터 라벨링용 |
일반 사양 | 2.2GHz 8core | 32GB | 1TB | - | 머신러닝을 활용한 Auto Labeling 및 AI 서비스 데모 / 소형 데이터 처리 | |
권장 사양 | 2.2GHz 16core | 64GB | 4TB | 20GB 이상 | AI 서비스/ 대량 데이터 처리 |