AI 학습데이터 구축의 지름길
AI 달고나를 직접 사용해보세요!
  • 인공지능의 핵심은 잘 정제된 학습데이터!
  • 빅데이터 대량 작업 효율을 극대화하는 도구
  • 작업하기 쉽고 정확도 높은 결과를 얻을 수 있는 데이터 저작도구
데모
baikal NLP는 한국어 특성에 최적화 되어있습니다
편리한 라벨링
AI 학습용 음성과 텍스트 데이터의 라벨링(어노테이션)에 특화
데이터 전과정 처리
원시 데이터의 획득에서부터 정제, 라벨링(어노테이션), 검수 등 전과정 지원
라벨링 편의 기능
작업취소(undo), 재작업(redo) 기능 등 라벨러 친화 편의 기능
라벨 작업 관리
라벨링 작업의 배분, 채점, 검수, 재작업 지시, 보상 등 라벨러 작업에 대한 관리 기능
메모&커뮤니케이션
레이블러 간, 레이블러와 수퍼바이저 간 의사소통 기능
작업 대시보드
작업 상황 및 결과를 통계를 통해 알 수 있는 대시보드
API 솔루션 지원
API 기반 크라우드워커 지원용과 구축형 솔루션 지원
데이터 구축 협업 도구
팀 단위, 프로젝트 단위 데이터 구축을 위한 다양한 공동 작업 기능
baikal AI 달고나를 활용한 AI 빅데이터 작업
사례 1
헬스케어 AI 학습데이터 구축
바이칼AI는 국내 굴지의 병원 신경과와 협력하여 환자 음성 데이터의 딥러닝을 통해 치매 조기 검진 솔루션 프로젝트를 진행했다. 이때 AI 달고나를 사용, 사내외 라벨링 작업 및 검수, 검수자 관리를 효율적으로 수행하여 환자와 정상인의 음성 데이터를 AI학습에 적합하도록 구축하는데 성공했다.
사례 2
법률서비스 AI 학습데이터 구축
지능정보사회진흥원(NIA) 2020 인공지능 학습 데이터 구축 사업을 수주한 A사는 법률 텍스트 데이터의 구축 프로젝트를 진행했다. 법률 문장에 대한 개체명 인식 라벨링을 효율적으로 수행하는데 AI 달고나를 사용하고 성공적으로 사업을 완료했다.
사례 3
일상대화 말뭉치 대규모 구축
국립국어원의 2021년 한국어 일상대화 말뭉치 구축 사업을 수주한 M사는 1,500시간, 초고품질 AI 학습용 데이터 구축에 AI 달고나를 투입, 음성 데이터 전사부터 크라우드 워커들의 효율적인 협업까지 성공리에 프로젝트를 완료했다.
AI 달고나를 만드는
바이칼AI 어플리케이션 개발팀을 만나보세요
  • 축적된 인공지능 응용프로그램 개발
  • 딥러닝 데이터 구축 실무 노하우
  • 음성과 텍스트의 빅데이터 전문가팀
팀 소개 보기