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인공지능 전문가 없이도 데이터를 이용한 인공지능 신경망 학습 및 활용이 가능한 서비스
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인공지능 전문가 없이도 데이터를 이용한 인공지능 신경망 학습 및 활용이 가능한 서비스

소개

전문 인공지능 지식이 없어도 보유한 대량의 원본데이터(이미지)를 가공하거나 이미지 분류 신경망, 이미지 검색 신경망을 만들 수 있는 서비스입니다. 원본데이터(이미지)를 많이 보유하고 있지만 인공지능 적용이 어려웠던 기관/기업이 빠르고 간편하게 신경망 모델을 만들어 응용단계에서 바로 사용할 수 있도록 만들어 줍니다.

  • 프로젝트별 신경망 학습(객체 검출,분류,검색)
  • 학습 완료 후 실시간 모델 실행 제공
  • 학습 완료 신경망 API 제공

이용 대상 및 용도

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인공지능 전문가나 데이터 사이언티스트 없이도 직접 데이터셋을 이용하여 인공지능 가공물을 생성하거나
인공지능 신경망을 학습시켜 이용하고자 하는 기관/기업

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전문 인공지능 지식 없이도 기관 및 기업이 보유한 대량의 원본데이터를 가공하거나 지속적인 학습이 가능한 신경망을 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다. 데이터 가공의 경우 현재 원본데이터(이미지)에서 집중할 영역에 대한 바운딩 데이터 및 API를 제공받을 수 있으며, 데이터 학습의 경우 원본데이터를 이용하여 인공지능 딥러닝을 수행하고 빠르고 간편하게 신경망 모델을 만들어 응용단계에서 바로사용할 수 있도록 만들어줍니다.

주요 제공 학습

객체 검출
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  • 이미지에서 집중해야할 영역을 지정
  • 얼굴 객체 검출 모델 기본 제공
    • 예) 얼굴영역 검출
    • 예) 제품영역 검출
    • 예) 차량영역 검출
이미지 분류
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  • 분류된 이미지 데이터셋에  Tag를 할당하여 학습
    • 예) 해당 이미지는 고양이로 분류됩니다.
    • 예) 해당 CT에 대한 인공지능 소견은 폐결절에 가깝습니다.
이미지 검색
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  • 가장 유사한 이미지를 검색(임베딩)하여 정보 제공
    • 예) 가장 유사한 드레스 검색
    • 예) 가장 유사한 연예인 얼굴 검색

서비스 이용 프로세스

1. 서비스 기획
2. 원본데이터 수집
3. 인공지능 학습(학습서버)
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인공지능 신경망 이용을 위한 가장 중요한 단계 중 하나로, 보유한 원본데이터를 이용하여 어떠한 목적의 서비스를 구현할 것인지 구상하는 단계입니다. 이 과정에서 원본데이터의 학습방법이 결정되며 aiBee BUILDER 이용 방법이 나오게됩니다.

학습데이터로 이용할 원본데이터를 모으거나, 이미 검출 영역이 학습된 데이터를 모을 수 있습니다.데이터가 사전에 분류되어있으면 좋습니다. 이미 검출 영역이 학습데이터는 빠른 인공지능 학습(분류, 탐색)을 바로 이용할 수 있습니다.

서비스 의도 및 데이터의 유형에 따라 학습 프로젝트를 만들 수 있습니다. 학습서버에 원본데이터를 업로드 하고 학습을 진행합니다. 프로젝트에 대한 학습이 완료되면 결과물 및 API를 얻을 수 있습니다. 인공지능 학습 종류에는 이미지 내 객체 검출, 빠른 이미지 학습(분류학습, 검색학습)이 제공됩니다. 객체 검출의 경우 영역지정(바운딩)이 필요합니다.

4. 모델 실행
5. API 연동 및 서비스 제공
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학습이 완료된 인공지능 신경망 모델에 대해 실제 실행이 가능합니다.
모델 실행을 위해 테스트 파일을 업로드하고 객체 검출, 분류, 검색 결과를 확인 할 수 있습니다.

데이터 학습을 마치게 되면 API 활용이 가능하며, 기관/기업의 응용프로그램에 연동하여 실 서비스를 수행할 수 있습니다.지속적인 신경망 개선 후 API 재적용 또한 가능합니다.

서비스 이용 프로세스

1. 서비스 기획
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인공지능 신경망 이용을 위한 가장 중요한 단계 중 하나로, 보유한 원본데이터를 이용하여 어떠한 목적의 서비스를 구현할 것인지 구상하는 단계입니다. 이 과정에서 원본데이터의 학습방법이 결정되며 aiBee BUILDER 이용 방법이 나오게됩니다.

2. 원본데이터 수집
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학습데이터로 이용할 원본데이터를 모으거나, 이미 검출 영역이 학습된 데이터를 모을 수 있습니다.데이터가 사전에 분류되어있으면 좋습니다. 이미 검출 영역이 학습데이터는 빠른 인공지능 학습(분류, 탐색)을 바로 이용할 수 있습니다.

3. 인공지능 학습(학습서버)
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서비스 의도 및 데이터의 유형에 따라 학습 프로젝트를 만들 수 있습니다. 학습서버에 원본데이터를 업로드 하고 학습을 진행합니다. 프로젝트에 대한 학습이 완료되면 결과물 및 API를 얻을 수 있습니다. 인공지능 학습 종류에는 이미지 내 객체 검출, 빠른 이미지 학습(분류학습, 검색학습)이 제공됩니다. 객체 검출의 경우 영역지정(바운딩)이 필요합니다.

4. 모델 실행
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학습이 완료된 인공지능 신경망 모델에 대해 실제 실행이 가능합니다.
모델 실행을 위해 테스트 파일을 업로드하고 객체 검출, 분류, 검색 결과를 확인 할 수 있습니다.

5. API 연동 및 서비스 제공
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데이터 학습을 마치게 되면 API 활용이 가능하며, 기관/기업의 응용프로그램에 연동하여 실 서비스를 수행할 수 있습니다.지속적인 신경망 개선 후 API 재적용 또한 가능합니다.

활용 사례

마스크 착용 얼굴 구분
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얼굴 객체 영역 검출 신경망 +
마스크 착용/ 미착용 분류 학습 신경망 적용

엔터테인먼트 앱 적용
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얼굴 객체 영역 검출 신경망 +
강아지 데이터셋 중 검색 학습 신경망 적용

의료기관 진단
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CT 분류 학습 신경망 적용

차량 분류
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차량 객체 영역 검출 신경망 +
차량 분류 학습 신경망 적용

정품/비품 분류
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제품 객체 영역 검출 신경망 +
정품/비품 분류 학습 신경망 적용

활용 사례

마스크 착용 얼굴 구분
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마스크 착용/ 미착용 분류 학습 신경망 적용

엔터테인먼트 앱 적용
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얼굴 객체 영역 검출 신경망 +
강아지 데이터셋 중 검색 학습 신경망 적용

의료기관 진단
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CT 분류 학습 신경망 적용

차량 분류
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차량 객체 영역 검출 신경망 +
차량 분류 학습 신경망 적용

정품/비품 분류
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제품 객체 영역 검출 신경망 +
정품/비품 분류 학습 신경망 적용

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