Encord

Encord는 AI 훈련 데이터 주석 및 관리 프로세스를 간소화하고 향상하도록 설계된 포괄적인 플랫폼입니다. 이는 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 정확하고 체계적으로 구성되도록 보장함으로써 강력하고 효율적인 AI 시스템 개발에 중요한 역할을 합니다. 이 플랫폼은 2D 및 3D 데이터를 포함한 광범위한 데이터 유형을 지원하므로 다양한 기계 학습 애플리케이션에 다용도로 사용할 수 있습니다.

Encord는 다양한 데이터 유형에 맞춰진 광범위한 주석 도구를 제공합니다. 예를 들어, 객체 감지를 위한 경계 상자, 정확한 주석을 위한 다각형 분할, 포즈 추정을 위한 키포인트 주석과 같은 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 사용자는 다양한 데이터 요구 사항을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

Encord의 주요 강점 중 하나는 협업 작업 흐름을 지원한다는 것입니다. 이를 통해 여러 주석 작성자가 동일한 데이터 세트에서 동시에 작업할 수 있으므로 주석 검토, 피드백 및 품질 관리가 용이해집니다. 이러한 협업 방식을 통해 데이터세트 전체에서 주석이 정확하고 일관되게 유지됩니다.

수동 주석의 부담을 줄이기 위해 Encord는 AI 지원 주석 기능을 통합합니다. 여기에는 모델이 사람의 개선을 위한 초기 주석을 생성할 수 있는 사전 라벨링 기능과 먼저 주석을 달기 위해 가장 유익한 예를 제안하는 활성 학습 워크플로가 포함됩니다. 이 접근 방식은 가장 중요한 데이터 포인트에 초점을 맞춰 모델 교육을 최적화합니다.

Encord는 또한 높은 데이터 품질을 유지하기 위해 강력한 품질 관리 메커니즘을 통합합니다. 합의 채점, 주석자 간 합의 메트릭, 즉석 확인 워크플로와 같은 기능은 교육 데이터 세트의 노이즈를 줄여 모델 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

주석 외에도 Encord는 데이터 관리에도 뛰어납니다. 다른 기계 학습 플랫폼 및 데이터 저장 솔루션과의 원활한 통합을 제공하여 데이터에 액세스하고 구성하며 훈련 모델에 사용할 준비가 되도록 보장합니다. 포괄적인 데이터 분석 도구는 데이터 세트에 대한 통찰력을 제공하고 데이터 수집 전략 및 모델 훈련 계획을 안내합니다. Encord의 클라우드 기반 아키텍처를 사용하면 사용자 요구에 따라 확장하여 성능 저하 없이 대규모 데이터 세트를 관리할 수 있습니다.

Encord는 훈련 데이터의 주석 및 관리를 강화함으로써 보다 안정적이고 효과적인 AI 모델 개발에 기여합니다. 주석 작성 시간과 노력을 줄여 모델 개발을 가속화하므로 조직은 가설을 테스트하고 모델을 더 빠르게 개선할 수 있습니다. 정확한 주석은 모델 성능을 향상시켜 실제 응용 분야에서 정확성과 신뢰성을 높입니다.