Crowdsourcing
크라우드 소싱: 합리적인 비용으로 특수데이터까지
국내 및 해외 태거 크라우드 풀을 보유하고 있어, 데이터의 특정 요구에 따라 해당 분야에 전문지식을 보유한 태거를 모집하고 배치합니다. 국내에서 구하기 어려웠던 희귀 및 특수데이터도 틱택과 함께라면 수집과 가공이 쉬워집니다.
FAQs
자주 묻는 질문을 모아왔어요.
똑똑한 인공지능을 만들기 위해, 정확한 데이터가 필요합니다. 데이터 라벨링(data labeling)은 '인공지능(Al) 이 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 것입니다. 학습 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 태그나 라벨을 붙이는데, 이 과정에서 원시 데이터(이미지, 비디오, 오디오, 텍스트)에 정보를 추가하여 인공지능이 이해하고 학습할 수 있도록 합니다. 데이터 라벨링은 인공지능과 머신러닝이 데이터를 정확히 해석하고 예측하는 데 필수적인 단계입니다.
네, 국내 기업들이 해외 데이터를 성공적으로 활용한 여러 사례가 있습니다. 예를 들어, 국내에서 수집이 어려운 의료 데이터를 해외에서 수집하여 제공한 사례, 해외 진출을 위한 기업의 해외 차량 번호판 데이터를 수집한 사 례 등이 있습니다. 자세한 내용은 문의해 주세요.
네, POC를 통해 프로젝트의 타당성을 사전에 검증할 수 있습니다.
비용은 프로젝트의 세부 사항에 따라 결정됩니다. 상담을 통해 구체적인 견적을 제공해 드립니다.
맞춤형 컨설팅을 통해 귀사에 적합한 AI 도입 및 활용 전략을 제안해 드립니다.
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국내 및 해외 태거 크라우드 풀을 보유하고 있어, 데이터의 특정 요구에 따라 해당 분야에 전문지식을 보유한 태거를 모집하고 배치합니다. 국내에서 구하기 어려웠던 희귀 및 특수데이터도 틱택과 함께라면 수집과 가공이 쉬워집니다.
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똑똑한 인공지능을 만들기 위해, 정확한 데이터가 필요합니다. 데이터 라벨링(data labeling)은 '인공지능(Al) 이 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 것입니다. 학습 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 태그나 라벨을 붙이는데, 이 과정에서 원시 데이터(이미지, 비디오, 오디오, 텍스트)에 정보를 추가하여 인공지능이 이해하고 학 습할 수 있도록 합니다. 데이터 라벨링은 인공지능과 머신 러닝이 데이터를 정확히 해석하고 예측하는 데 필수적 인 단계입니다.
네, 국내 기업들이 해외 데이터를 성공적으로 활용한 여러 사례가 있습니다. 예를 들어, 국내에서 수집이 어려운 의료 데이터를 해외에서 수집하여 제공한 사례, 해외 진출을 위한 기업의 해외 차량 번호판 데이터를 수집한 사 례 등이 있습니다. 자세한 내용은 문의해 주세요.
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