Overview

Feature

클라우드에서 간편하게 인공지능 개발에 필요한 학습 데이터를 관리하고, 오토 라벨링을 통해 빠르게 어노테이션 정보를 생성합니다.

API와 SDK를 통해 엣지 디바이스 또는 커스텀 사용자 서버와 클라우드를 연동하여 개발한 AI 모델을 지속적으로 배포하고 성장할 수 있습니다.

제조, 금융, 마케팅, 로봇 등 여러 산업 분야에 필요한 다양한 데이터 유형의 인공지능 모델을 개발할 수 있는 인프라를 제공합니다.

문의톡 서비스로 클라우드 상에서 간편하게 담당자와 연결되어 빠르게 피드백을 제공하며, 웹 도큐먼트를 통해 기본적인 사용 가이드를 제공합니다.

AI 학습에 필요한 일련의 작업을 모두 웹 기반 도구로 가능합니다. 언제 어디서나 개인 혹은 조직에서 다수의 사용자와 함께 인공지능을 개발할 수 있습니다.

학습한 AI 모델의 평가 지표를 제공하며, 모델이 적용된 서비스의 사용 데이터를 수집하여 AI 추론 통계 분석을 통해 품질을 분석하고 개선할 수 있는 환경을 제공합니다.

학습데이터 업로드 하기

이미지 데이터, 정형 데이터(.csv, .xml), 비디오 데이터 등 데이터 유형별 학습 데이터 세트를 브릿지 플랫폼에 업로드하고 관리하는 방법을 배울 수 있습니다.

데이터 라벨링하기

웹 라벨링 도구의 사용 방법과 인터페이스를 배우고 데이터 라벨링을 하여 어노테이션 데이터를 생성하는 방법을 배웁니다.

모델 학습하기

인공지능 모델을 학습하기 위해 학습 데이터를 전처리하고 하이퍼 파라미터를 조정하여 클라우드 서버를 통해 모델을 학습하는 방법을 알 수 있습니다.

모델 테스트하기

학습한 인공지능 모델을 플랫폼에서 테스트하고 결과를 확인하는 방법을 알 수 있습니다.

추론서버에 배포하기

만들어진 인공지능 모델을 플랫폼에서 API서버를 생성하고 배포하고 활용하는 방법을 배웁니다.