Data Labeling

무엇이 만드는가

우리 음성 데이터 라벨링 솔루션
더 비용 효율적

우리는 더 작은 예산으로 우수한 AI 결과를 가능하게 하기 때문입니다.

효율적인 라벨링

맞춤형 신뢰도 점수 모델을 사용하여 데이터 라벨링 효율성을 향상시킵니다.

과제: 인간 데이터 라벨링을 우선순위 지정하려면 AI 모델을 사용하여 레이블이 없는 데이터에 라벨을 지정한 다음 인간의 노력을 낮은 신뢰도 예측에 집중합니다. 그러나 AI 모델은 과신할 수 있으며, 이는 이 우선순위 지정을 손상시키고 라벨링 비용을 증가시킬 수 있습니다.
우리의 솔루션: 전화/단어/발화 수준의 신뢰도 점수를 안정적으로 추정하기 위한 맞춤형 모델을 제공하여 데이터 라벨링 프로세스의 효율성을 크게 향상시킵니다.

리소스 절약

비용 효율적인 라벨 검증 모델로 최소 GPU 리소스가 필요합니다.

과제: 확장 법칙은 크고 효과적인 AI 모델이 상당한 리소스가 필요하고 비용이 많이 들 수 있음을 시사합니다.
우리의 솔루션: 메타데이터의 지능형 교차 검사에 의존하며, 많은 오픈소스 대안과 비교하여 GPU 리소스가 거의 필요하지 않으면서도 높은 검증 정확도를 유지합니다. 이를 통해 귀중한 GPU 리소스를 절약할 수 있습니다.

자동화된 라벨링

비용 효율적인 데이터를 제공하여 인간 라벨링 노력을 줄입니다.

과제: 인간 라벨링의 비용은 모델 크기가 커지면서 증가합니다. 인간 라벨러의 참여로 인한 데이터 침해 위험.
우리의 솔루션: 클라이언트의 비공개 데이터 분포와 밀접하게 정렬된 맞춤형 사전 라벨 데이터셋을 반자동 훈련 프레임워크에 통합함으로써 광범위한 인간 라벨링의 필요성이 크게 줄어듭니다. 이는 비용을 절감할 뿐만 아니라 데이터 침해 위험을 최소화합니다.

무엇이 만드는가

우리 음성 데이터 라벨링 솔루션 더 비용 효율적

효율적인 라벨링

리소스 절약

자동화된 라벨링

우리 음성 데이터 라벨링 솔루션
더 비용 효율적