다양한 데이터셋에 빠르게 접근하고 전 세계적으로 확장하세요
모델 학습과 시장 출시 속도를 가속화하고, 전 세계 다양한 고객층에 정확하게 확장되는 AI 결과물을 제공합니다
LLM의 강력한 기능을 활용하세요
더 똑똑하게 학습하고, 하나의 플랫폼에서 수집, 주석, 평가, 학습 환경 등 전체 데이터 루프 전반에 걸쳐 일반적인 데이터 파이프라인으로는 처리할 수 없는 예외적인 상황까지 해결하세요.
고품질 데이터셋 확보
다양하고 실제 환경의 데이터셋(POI 데이터, 오디오, 비디오, 이미지, 텍스트 등)을 활용하여 고성능 AI 모델을 강화하세요. 이 데이터는 전 세계 1,000만 명 이상의 기여자와 전문화된 전문가 네트워크가 대규모로 수집하고 주석을 달았습니다.¹
전문가의 피드백으로 훈련하세요
구조화된 인간 피드백 강화 학습(RLHF), 선호도 순위 지정, 보상 모델링을 활용하여, 귀하의 특정 사용 사례에 맞춘 맞춤형 강화 학습(RL) 짐을 통해 모델을 벤치마킹하고 미세 조정하세요.
내 데이터는 나의 것
귀하의 독점 데이터와 지식 재산권은 계속 보호됩니다. 저희는 귀하의 데이터를 Uber의 범용 내부 AI 모델 학습에 사용하지 않으며, 조직적 및 기술적 보호 조치에 의해 안전하게 관리됩니다.
신뢰성과 성능 보장
20,000개 이상의 AI 모델을 교육한 우리의 경험을 활용하세요. 여러 운영 체제와 3,000개 이상의 테스트 기기에서 핵심 성과 인사이트, 간소화된 테스트, 그리고 높은 영향력의 품질 보증을 받아보세요.
자주 묻는 질문
오디오 라벨링이란 무엇인가요?
오디오 라벨링 태그는 음성 및 오디오 데이터를 분류하여 기계 학습 모델이 음성, 음악, 효과음을 인식할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 음성 비서, 음성-텍스트 변환, 소리 이벤트 감지와 같은 애플리케이션이 가능해집니다.
비디오 라벨링이란 무엇인가요?
동영상 라벨링은 태그를 부착한 프레임을 어노테이션 처리하여 머신 러닝 모델이 물체, 동작, 이벤트를 감지하도록 지원해 감시와 자율 주행, 콘텐츠 추천 등에서 활용됩니다.
이미지 라벨링이란 무엇인가요?
이미지 라벨링은 이미지에 의미 있는 태그나 어노테이션을 할당하여 머신 러닝 모델이 물체, 장면, 패턴을 인식하도록 지원해 자율주행 차량, 안면 인식, 의료 영상 등에서 활용됩니다.
텍스트 라벨링이란 무엇인가요?
텍스트 라벨링은 데이터에 태그를 부여하여 머신러닝 모델이 이를 이해할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 AI 기반 챗봇, 검색, 추천 등에 사용되는 감정 분석, 엔터티 인식, 의도 분류와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
2026년 3월 기준