AI 사업부문
AI 사업부문
써티웨어는 Beyond supervised learning을 지향하는 Data Labeling Platform, Data-Centric AI를 지원하기 위한 데이터 파이프라인(데이터 수집, 데이터 정제, 모델 학습, 모델 배포) 기반의 Cloud Native DLOps Platform 등 지능형 통합 시스템 개발 및 구축 사업을 수행하고 있습니다.
또한, MLOps 기반의 Certi-AI 플랫폼을 활용하여 인공지능 개발의 생산성을 높이고 있습니다. Certi-AI는 신속한 모델 개발, 정밀한 데이터 처리, 지속적인 학습 및 개선을 가능하게 합니다.
Data Labeling Platform
Human-In-The-Loop Data Labeling
Dataset Management
Annotation Toolset
Workforce.WorkflowManagement
Cloud Native DLOpsPlatform
Cloud Native Infrastructure
Container Orchestration
Microservices-based DLOps
CERTI-AI PLATFORM
Automation of Model Development
Continuous Model Training and Integration
Performance Monitoring and Maintenance
CERTI-VIEW COMPUTER VISION
Advanced Image Recognition
Real-time Data Processing
Flexible Integration
Human-In-The-Loop Data Labeling :
Active Learning, Semi-supervised learning 및 Deep Learning을 활용
최고의 가성비를 실현하는 자동/반자동 라벨링 작업을 지원
Dataset Management :
Deep Learning을 위한 데이터셋의 검색/정렬/복제/병합/버전관리 등을 제공
Annotation Toolset :
이미지, 동영상, 오디오와 관련된 Deep Learning 모델에 필요한 Annotation 작업을 제공
Workforce Workflow Management :
Annotation 작업을 위한 작업자 관리 및 프로젝트 관리를 제공
Cloud Native Infrastructure :
CNCF(cloud Native Computing Foundation) 기반하여 마이크로서비스(Microservice)가
독립적이고 유연하게 확장할 수 있는 도구를 제공
Container Orchestration :
컨테이너화 된 마이크로 서비스(Microservice)를 배포/관리할 수 있는 도구를 제공
Microservices-based DLOps :
Deep Learning 모델의개발, 테스트, 학습을 독립적으로 수행, 배포할 수 있는 도구를 제공(CI/CD)
Automation of Model Development and Deployment :
머신러닝 모델의 개발부터 배포까지의 과정을 자동화하여, 효율성과 일관성 향상
Continuous Model Training and Integration :
데이터 변화에 따라 모델을 지속적으로 학습시키고, 통합하여 모델의 최신성과 정확도를 유지
Performance Monitoring and Maintenance :
배포된 모델의 성능 지속적으로 모니터링, 필요 시 유지 보수를 통해 최적의 성능 보장
Collaboration and Workflow Optimization :
다양한 전문가 간의 협업을 촉진, 워크플로우 최적화로 프로젝트 효율성 극대화
Advanced Image Recognition :
첨단 AI 알고리즘을 사용하여 복잡한 이미지와 패턴을 신속하고 정확하게 인식
Real-time Data Processing :
고속 카메라와 결합된 실시간 분석으로 즉각적인 피드백과 조정이 가능
Flexible Integration :
다양한 산업 장비 및 시스템과의 호환성을 갖춰, 쉬운 통합과 확장성 제공
Human-In-The-Loop Data Labeling :
Active Learning, Semi-supervised learning 및
Deep Learning을 활용 최고의 가성비를 실현하는
자동/반자동 라벨링 작업을 지원
Dataset Management :
Deep Learning을 위한 데이터셋의 검색/정렬/복제/
병합/버전관리 등을 제공
Annotation Toolset :
이미지, 동영상, 오디오와 관련된 Deep Learning
모델에 필요한 Annotation 작업을 제공
Workforce Workflow Management :
Annotation 작업을 위한 작업자 관리 및 프로젝트 관리를 제공
Cloud Native Infrastructure :
CNCF(cloud Native Computing Foundation) 기반하여
마이크로서비스(Microservice)가 독립적이고 유연하게
확장할 수 있는 도구를 제공
Container Orchestration :
컨테이너화 된 마이크로 서비스(Microservice)를
배포/관리할 수 있는 도구를 제공
Microservices-based DLOps :
Deep Learning 모델의개발, 테스트, 학습을 독립적으로
수행, 배포할 수 있는 도구를 제공(CI/CD)
Human-In-The-Loop Data Labeling :
Active Learning, Semi-supervised
learning 및 Deep Learning을 활용
최고의 가성비를 실현하는 자동/반자동
라벨링 작업을 지원
Dataset Management :
Deep Learning을 위한 데이터셋의
검색/정렬/복제/병합/버전관리
등을 제공
Annotation Toolset :
이미지, 동영상, 오디오와 관련된
Deep Learning 모델에 필요한
Annotation 작업을 제공
Workforce Workflow Management :
Annotation 작업을 위한 작업자 관리
및 프로젝트 관리를 제공
Cloud Native Infrastructure :
CNCF(cloud Native Computing Foundation)
기반하여 마이크로서비스(Microservice)가
독립적이고 유연하게 확장할 수 있는 도구를
제공
Container Orchestration :
컨테이너화 된 마이크로 서비스(Microservice)를
배포/관리할 수 있는 도구를 제공
Microservices-based DLOps :
Deep Learning 모델의개발, 테스트, 학습을
독립적으로 수행, 배포할 수 있는 도구를
제공(CI/CD)
주요 수행 프로젝트
Active Learning을 지원하는 Data Labeling Platform 연구개발
2020.11 ~ 2022.12
Cloud Native DLOps Platform 연구개발
2022.11