정확한 데이터 라벨링이 중요한 이유 및 Uber AI Solutions에서 가능한 지원 방식에 대해 알아보세요.
데이터 라벨링 및 어노테이션 유형
Uber 최신 생성형 AI 1페이지 요약을 살펴보세요
LLM 테스트가 중요한 이유
Uber 최신 자동차 및 자율주행 차량 1페이지 요약을 살펴보세요
AI 및 전자상거래 가이드 살펴보기
Uber 챗봇 및 지원 1페이지 요약을 살펴보세요
주요 서비스
- RLHF
- LLM
- 데이터 큐레이션
- 코딩
- 품질 평가
- 개방형 설명
- 이미지 및 동영상 애니메이션
그 외 다양한 기능
수정본과의 병렬 비교, 인간 피드백을 통한 강화 학습, 이미지/동영상/애니메이션에 대한 개방형 설명, 프롬프트-응답 생성, 합성 데이터 생성, 선호도 데이터 수집
주요 서비스
- 라이다(Lidar) 포인트 클라우드
- 동영상 엔티티 태그 지정
- 동영상 객체 추적
- 3D 의미 체계 세분화
지도
폴리라인(차선, 정지선) 및 폴리곤(완충 구역, 횡단보도, 주차장, 버스 정류장, 제한 구역, 교차로, 신호등)을 포함하여 항공 및 위성 이미지에 대한 다양한 지도 라벨링 사용 사례
자율주행 차량
멀티 LiDAR, 센서 퓨전, 큐보이드, 메타데이터, 파노라마 방식의 세분화, 경계 상자, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트, 인스턴스 세분화, 클래스 세분화 등
검색 결과 품질 평가
검색 결과 품질 평가를 통해 사용자가 가장 관련성 높고 정확하며 전환율이 높은 제품을 찾을 수 있습니다. 순위 알고리즘, 클릭률, 사용자 행동, 전환 지표를 평가하여 제품 가시성과 고객 만족도를 최적화하는 작업입니다.
제품 분류
제품 분류를 통해 아이템을 정확하게 그룹화하여 검색, 탐색, 추천 기능을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고, 검색 가능성을 개 선하며, 전환율을 높이는 효과가 있습니다.
영수증 디지털화
영수증 디지털화는 OCR 및 AI를 사용하여 실물 영수증을 구조화된 디지털 데이터로 변환하는 작업입니다. 이를 통해 기업과 소비자를 위한 자동 경비 처리, 사기 감지, 원활한 재무 보고가 가능해집니다.
이미지 분류
이미지 분류는 AI를 사용하여 시각적 특성을 기반으로 제품 이미지를 분류하는 작업입니다. 검색 정확도를 높이고, 태그 지정을 자동화하며, 추천을 개선하고, 재고 관리를 간소화하는 효과가 있습니다.
셀카 품질
문서 디지털화 및 전사
문서 디지털화 및 전사는 OCR 및 AI를 사용하여 실물 또는 오디오 기반 문서를 구조화된 디지털 텍스트로 변환하는 작업입니다. 이를 통해 모든 산업 분야에서 검색 가능성, 자동화, 규정 준수, 데이터 접근성을 향상시킬 수 있습니다.
낮은 별점 의견 태그 지정
고객지원 분야에서 낮은 별점 의견 태그 지정이란 AI를 사용하여 부정적인 피드백을 분석하고, 문제를 분류하고, 응답의 우선순위를 지정하는 작업입니다. 서비스 품질을 개선하고, 고충점을 식별하며, 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.
다중 미디어 전사 및 피드백
다중 미디어 전사 및 피드백은 AI를 사용하여 오디오 및 동영상 콘텐츠를 구조화된 텍스트로 변환하는 작업입니다. 이를 통해 정확한 분석이 가능해지고, 접근성이 향상되며, 콘텐츠 최적화 및 사용자 참여를 위한 실용적인 분석 정보가 제공됩니다.
번역 및 전사
번역 및 전사는 AI 및 인간 검수를 통해 음성 또는 서면 콘텐츠를 여러 언어로 변환하는 작업입니다. 이를 통해 다양한 산업 및 플랫폼 전반에 걸쳐 접근성, 글로벌 도달성 및 사용자 참여도를 향상시키는 효과가 있습니다.
미디어 분류
미디어 분류는 AI를 사용하여 콘텐츠, 맥락, 메타데이터를 기반으로 이미지, 동영상, 오디오를 분류하는 작업입니다. 검색 가능성, 콘텐츠 조정, 개인화, 디지털 플랫폼에서의 규정 준수를 향상시키는 효과가 있습니다.
사기 감지
사기 감지는 AI와 데이터 분석을 사용하여 거래에서 의심스러운 활동, 이상 징후, 패턴을 파악하는 작업입니다. 보안을 강화하고, 재정적 손실을 줄이며, 전자상거래 및 금융 시스템에 대한 신뢰를 높이는 효과가 있습니다.
콘텐츠 분석
콘텐츠 분석은 AI와 NLP를 사용하여 텍스트, 이미지, 동영상 내의 감정, 관련성, 품질을 평가하는 작업입니다. 콘텐츠 조정, 개인화, SEO, 디지털 플랫폼 전반에 걸친 의사 결정을 강화시키는 효과가 있습니다.
리드 강화
리드 강화는 AI 및 외부 출처를 사용하여 관련 인사이트를 추가함으로써 고객 데이터를 강화하는 작업입니다. 영업 및 마케팅 분야에서 타겟팅, 개인화, 전환율을 향상시키는 효과가 있습니다.
콘텐츠 태그 지정 및 추천
콘텐츠 태그 지정 및 추천은 AI를 사용하여 메타데이터, 키워드, 사용자 행동을 기반으로 콘텐츠를 분류하는 작업입니다. 디지털 플랫폼 전반에 걸쳐 검색 가능성, 개인화, 참여도를 향상시키는 효과가 있습니다.
텍스트
다중 계층 텍스트 분류, 텍스트 Q&A, 의도 태그 지정, 언어 모델 품질 평가, 부분 텍스트 라벨링, 콘텐츠 품질, 속성 추출 및 명명된 개체 추출
동영상
100여개 언어에 걸친 동영상 분류, 동영상 이벤트/활동 인식, 동영상 콘텐츠 품질, 검색 품질 평가, 객체 감지 및 추적, 큐보이드, 경계 상자, 키포인트, 폴리라인, 폴리곤, 의미 체계 세분화, 인스턴스 세분화, 광고 관련성, 음성 전사
이미지
다중 계층 이미지 분류, 이미지 Q&A, 이미지<>텍스트 변환, ML 모델 품질 평가, 콘텐츠 품질, 이미지 맥락 라벨링, 객체 분류, 경계 상자, 키포인트, 폴리라인, 폴리곤, 인스턴스 및 의미 체계 세분화
검색
100여개 언어에 걸친 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 검색 품질 평가, 관련성 순위, 검색 <> 결과 매칭 및 쿼리 쌍 평가
AR / VR
3D 큐보이드, 인간 인식 키포인트, 의미 체계 및 클래스 세분화, 객체 추적, 음성 전사
언어 및 NLP
100여 개 언어에 걸친 오디오 전사, 의도 태그 지정, 감정 분석
카탈로그 및 콘텐츠
100여 개 언어에 걸친 카탈로그 속성 강화 및 분류, 제품 매칭 및 중복 제거, 데이터 강화, 콘텐츠 품질 평가
보이는 것 이상의 가치를 제공합니다
귀사와 같은 기업은 30여 가지의 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 활용 사례에 사용되는 맞춤형 플랫폼 외에도 다음과 같은 이유로 Uber AI Solutions와 파트너십을 맺고 있습니다.
uLabel 소개
Uber가 자체적으로 개발한 획기적인 데이터 라벨링 플랫폼은 워크플로 관리를 재정의하고 효율성을 증대하도록 설계되었습니다. 이 단일 소스 솔루션은 고품질 어노테이션을 위한 고급 설명 패널 및 모든 분류 체계와 고객 요구 사항에 적절하게 설정할 수 있는 UI를 통해 원활하게 작동하는 환경을 제공합니다.
품질과 효율성을 높이기 위해 제작된 기능을 갖춘 uLabel은 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 uTask(아래에서 자세한 내용 참고)에서 설정 가능한 UI로 전환하여 탁월함을 기본으로 한 사용자 경험을 보장합니다.
uTask 소개
Uber 솔루션은 최고 수준의 품질 표준을 유지하는데 중점을 두고 있습니다.
Uber의 모든 활동은 다양한 구성 요소를 통합하여 운영의 모든 측면에서 탁월성을 추구하는 프레임워크를 중심으로 진행됩니다.
플랫폼은 확장성을 갖추고 완전히 맞춤화할 수 있으며, 설정 가능한 작업 오케스트레이션을 제공하도록 설계되었습니다. 라벨링과 연산자 지표를 모니터링하면서 합의, 수정 사항 검토, 샘플링 워크플로를 통해 사용자 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 특정 사용 사례에 맞게 UI를 설정할 수 있으므로, 귀사의 운영 방식에 부합하고 워크플로를 효율적으로 향상시키는 실시간 작업 오케스트레이션을 제공합니다. 프로그래밍 방식의 데이터 교환과 작업 업로드 기능으로 최적화된 지능형 매치메이킹을 통해 작업과 프로젝트를 숙련된 인력과 매칭할 수 있습니다.
uTask를 사용하면 다음의 기능도 이용 하실 수 있습니다.
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