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피지컬 AI 데이터의 새로운 표준

고품질 피지컬 AI 데이터를 확보하는 방법 로봇이 인간처럼 보고, 이해하고, 움직이는 피지컬 AI(Physical AI) 시대가 열리면서, 그 핵심 자원은 VLA 데이터(Visual–Language–Action) 로 자리 잡고 있습니다. 그러나 실제 데이터를 구축하는 과정에서는 행동 데이터의 부족, 표준화되지 않은 포맷과 구조, 체계적인 관리 시스템 부재 등 많은 어려움이 뒤따릅니다. 크라우드웍스는 이러한 문제를 해결하기 위해 VLA 모델의 수집・학습・검증・운영 전주기 데이터 […]

우리 회사 AI 경쟁력을 높이는 데이터 구축 가이드

산업 현장에 최적화된 AI 데이터를 구축하는 방법 AI 경쟁력을 높이는 데 가장 중요한 것은 바로 ‘데이터’입니다. 산업 현장에서 활용할 수 있는 효과적인 AI 데이터를 만들려면, 도메인 특화 데이터 구축 경험과 대규모 데이터를 처리·운영할 수 있는 역량이 필요하죠. 크라우드웍스는 표준화된 프로세스 및 상시 품질 관리 체계를 통해 고품질의 AI 데이터를 제공합니다. 63만 명 규모의 데이터 작업자 […]

인공지능 트렌드#03 자율주행 자동차의 기술력은 고품질 데이터로부터

인공지능 데이터 적용 산업의 확장 인공지능 데이터 인공지능의 개발 및 도입을 필요로하는 IT 기업의 데이터 수요가 주였기에 인공지능 데이터 산업 또 산업은 IT 산업에서 시작하여 헬스케어, 자율주행, 금융, 소매 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 인공지능 산업 초기에는한 IT 기업을 중심으로 발전해왔는데요. 이후 다양한 분야에서 비즈니스 성과 향상을 목표로 인공지능을 새로이 도입하고자 하는 시도가 늘어남에 따라 […]

프로젝트 성공 사례#27 스마트 주차 시스템 솔루션 고도화를 위한 이미지 수집기

스마트 주차 시스템 솔루션 고도화를 위한 이미지 수집기 국내 차량 번호판 이미지 수집기  고객사 요구사항 고객사에게 어떤 어려움이 있었나요? CCTV 영상의 빅데이터 및 이동객체 영상을 분석하는 솔루션을 개발하고, 딥러닝 기반 돌발상황 감지 및 위험도 예측 시스템을 제공하는 고객사는 스마트시티 분야의 기본인 스마트주차 시스템 솔루션 고도화를 위해 국내 차량 번호판 이미지가 필요했습니다. 하지만, 일상생활에서 쉽게 볼 […]

프로젝트 성공 사례 #03 해상 자율주행 솔루션 개발을 위한 학습 데이터 가공기

해상 자율주행 솔루션 개발을 위한 학습 데이터 가공기 선박 이미지 전처리 및 고객사 요구사항에 따른 태깅/라벨링 작업기 고객사 요구사항 고객사에게 어떤 어려움이 있었나요? 자율운항 솔루션의 성능을 올리기 위해서는 다양한 데이터를 통한 학습이 필요한데요. 수도 없이 많은 시행착오와 수정, 그리고 검수를 번복하는 과정에서 라벨링에 대한 부담이 가중될 수 밖에 없었습니다.게다가, 1차적으로 라벨링이 된 데이터에 대해 2차 수정 […]