리소스 허브

안내 책자부터 안내 가이드, 웨비나에 이르기까지 Uber AI 솔루션이 생성형 AI 애플리케이션, AI/ML, LLM, ADAS, 매핑, NLP, AR/VR, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등

Uber AI Solutions 소개

대규모 데이터 라벨링 작업을 관리해 온 9년 이상의 전문 지식을 바탕으로 이미지 및 동영상 주석, 텍스트 라벨링, 3D 포인트 클라우드 처리, 의미 체계 세분화, 의도 태그 지정, 감정 감지, 문서 기록, 종합 데이터를 포함한 30개 이상의 고급 기능을 제공합니다 생성, 객체 추적, LiDAR 주석을 포함합니다.

Uber는 유럽, 아시아, 중동, 라틴 아메리카 방언을 포함하여 100개 이상의 언어로 다국어 지원을 제공하므로 다양한 글로벌 애플리케이션에 대한 포괄적인 AI 모델 교육이 가능합니다.

솔루션에는 다음이 포함됩니다.

데이터 어노테이션 및 라벨링: 전문가 수준의 오차 없는 어노테이션 서비스로 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상은 물론 기타 다양한 기술에 활용 가능
제품 테스트: 유연한 SLA(서비스 수준 계약), 다양한 프레임워크 및 3,000개 이상의 테스트 기기로 제품을 효율적으로 테스트하고 출시 주기 단축
언어 및 현지화: 어디서나 누구든지 누릴 수 있는 최고 수준의 사용자 경험

Human-in-the-Loop Validation for Physical AI

In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.

제너레이티브 AI를 위한 데이터 라벨링: 종합 가이드

이 가이드에서는 제너레이티브 AI에서 데이터 라벨링의 중요성과 라벨링이 필요한 데이터 유형, 정확한 라벨링이 AI 모델의 창의력을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아봅니다. 여러분이 구축한 AI로 사실적인 이미지나 텍스트, 코드를 생성할 때 데이터에 효과적으로 레이블을 지정하는 방법을 이해하는 것은 고품질 결과물을 생성하는 데 중요합니다.

How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI

Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.