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무대 뒤에서 Uber AI Solutions가 생성형 AI 애플리케이션, AI/ML, LLM, ADAS, 지도 제작, NLP, AR/VR, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다양한 분야를 위해 고품질 데이터 라벨링, 제품 테스트, 현지화를 어떻게 제공하는지 알아보세요.
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선도적인 AI 기업들이 비정형 환경에서 모델이 신뢰성 있게 동작하도록 보장하기 위해 Human-in-the-Loop(HITL) 검증을 도입하는 이유를 확인해 보세요.
이 가이드는 생성형 AI에서 데이터 라벨링의 중요성, 라벨링이 필요한 데이터의 유형, 그리고 정확한 라벨링이 AI 모델의 창의적 역량을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 살펴봅니다.
물리적 AI가 더욱 복잡해질수록 데이터 파이프라인도 복잡해집니다. 로보틱스와 자율 시스템은 카메라, 라이다, 레이더, IMU, GPS 센서 등에서 들어오는 입력값을 실시간으로 해석해야 합니다. 이때 3D 센서 융합 라벨링이 미션 크리티컬한 역할을 하게 됩니다.
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