테스트웍스의 대규모 인공지능 학습용 데이터 구축 기술 경험 노하우를 담은 데이터 품질 검증에 최적화된 도구입니다.
AI Data 구축 및 검증 경험
-
대규모 데이터 구축 경험
-
AI 최신 자동화 기술
-
다양한 품질 검증 경험
-
KOLAS 인정기관
데이터 검증에 최적화된 품질 검증 도구
ADQ(AI Data Quality)Tool은 다양한 도메인에서 대규모 학습용 데이터 구축 경험과 검증 역량을 기반으로 자체 개발한 AI Data 품질 검증 도구입니다.
- 이미지 데이터 검증
- 영상 데이터 검증
오류 뷴석을 통한 질 높은 데이터셋 구축 기반 마련
- 효율성과 생산성 증가
- 오류분석을 통해 질 높은 데이터 셋 구축 기반을 마련
AI Data Verification Tool
품질 검증 4단계
- 결과 파일을 로드하기 위한 파일 변환 작업변환 지원 포맷 : CVAT xml, Pascal VOC xml, COCO json
- 검증 데이터 샘플링 후 프로젝트 생성 및 Task 생성
- 검증 작업 실시
- 검증결과 확인 수치자료 및 보고서 출력
주요기능
-
프로젝트 관리
- 멀티 프로젝트 진행 가능
- 프로젝트 별 효율적인 현황관리
- 한 프로젝트 내 검증 Task 멀티 생성
-
샘플링 자동 생성
- 다양한 포멧 변환 지원
- 원하는 샘플 수량 지정 가능
- 데이터 샘플링 및 Task 자동 생성 지원
-
통계기능
- 진행된 의미적 정확성 및 구문 정확성에 대한
검증 기능 지원 - 검증 진행 현황에 따른
프로젝트 별 통계 대시보드 기능 제공
- 진행된 의미적 정확성 및 구문 정확성에 대한
-
검사 및 분석기능
- GT값과 결과파일 비교 검사 지원 (IOU사용)
- 데이터 분석 기능 지원
(라벨 분표 및 객체 크기 분포)
신뢰할 수 있는 인공지능 서비스 개발을 위해서는 학습용 데이터의 품질 문제가 매우 중요합니다.
특히, 데이터 구축에 드는 막대한 비용을 생각하면 학습에 필요한 최소한의 품질 좋은 데이터를 확보하는 것이 성공적인 인공지능 데이터 구축의 이상일 것입니다.
품질 좋은 데이터 확보를 위해서는 데이터 구축 시점부터 품질에 대한 지속적인 관리가 필요한 사항이지만, 국내 인공지능 데이터 품질 검증은 아직 초기 단계에
머물러 있는 것이 현실입니다. 또한, 인공지능 데이터 구축 사업에서 사용되는 대부분의 데이터 관련 도구들은 데이터 라벨링, 라벨링 자동화, 그리고 라벨러의 작업 관리에
초점이 맞춰져 있습니다.
ADQ는 인공지능 데이터 품질 검증을 수행해야 하는 기업과 기관들의 현업에서의 어려움을 반영하여 데이터 라벨링의 정확성 품질 지표에 맞추어 개발이 되었습니다.
품질 확보 가이드나 제3자 품질 검증 수행이 필요한 기업이나 기관들은 ADQ를 통해 품질 검증을 위한 프로세스 수립을 시작으로 검증 작업 관리와 검증 후
결과 분석 보고서를 확인할 수 있습니다. 테스트웍스의 품질 검증 전문 도구를 통해 인공지능 서비스의 품질을 좌우하는 데이터 품질 검증에 대한 저변 확대가
이뤄지기를 기대합니다.
테스트웍스 윤 석 원 대표