전 세계 산업 리더들의 신뢰받는 파트너
어노테이션을 위한 다양한 데이터 유형
데이터 유형에 상관없이, 고객의 머신러닝 목표에 맞춘 정확한 어노테이션을 제공합니다.
- 바운딩 박스
- 폴리곤
- 폴리라인 및 스플라인
- 3D 큐보이드
- 시맨틱 분할
- 인스턴스 분할
- 패노픽 분할
- 랜드마크
- 라이다 포인트 클라우드
오디오는 다양한 유형의 소리 녹음을 의미합니다. 오디오 어노테이션은 모델이 다양한 인구 통계의 자연어와 음성을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이 과정은 음성 전사, 감정 인식, 언어 식별 등의 작업을 지원합니다.
- 음성 인식
- 감정 분석
- 음성 텍스트 변환
- 이벤트 및 소리 분류
- 텍스트 분류
- 감정 분석
- 질의응답
- 개체명 인식
- 오디오-텍스트 변환
- 프롬프트 생성
- 프롬프트 검증
- 답변 생성
- 답변 검증
- 대화 생성
- 대화 평가
- 이벤트 인식
- 시계열 분류
- 시계열 세분화
- 이미지 캡션 생성
- 전사
- 동작 인식
데이터 어노테이션 서비스 워크플로우
대규모로도 높은 정확도를 보장하는 품질 중심의 어노테이션 워크플로우입니다.
LTS GDS의 전담 프로젝트 매니저가 고객의 비즈니스 목표와 프로젝트 요구사항을 종합적으로 분석합니다.
데이터 유형, 주석 사양, 품질 기준, 일정, 산출물 기대치를 기반으로 맞춤형 데이터 어노테이션 솔루션을 제안하며, 착수 전 전문가 컨설팅을 제공합니다.
숙련된 엔지니어들이 고객의 샘플 데이터를 바탕으로 소규모 파일럿 프로젝트를 수행합니다.
이 테스트를 통해 품질 및 주석 방식의 신뢰성을 검증할 수 있으며, 피드백을 반영하여 SLA(서비스 수준 계약) 및 계약 조건을 최종 확정합니다.
프로젝트 매니저와 인사팀이 프로젝트 일정, 범위, 요구사항에 맞춰 적합한 인력을 선발합니다.
이후, 베테랑 팀장이 이끄는 교육을 통해 전원이 가이드라인, 품질 기준, 프로젝트 목표를 명확히 이해한 상태에서 작업을 시작합니다.
정기 미팅, 보고 절차, 이슈 대응 체계를 포함한 명확한 커뮤니케이션 구조를 구축합니다.
양측이 협력하여 상세 일정과 트래킹 시스템을 설정하며, 프로젝트 기간 동안 일관되게 운영됩니다.
어노테이션 팀이 계획에 따라 프로젝트를 수행하며, 주요 성과 지표(KPI)를 실시간으로 모니터링합니다.
LTS GDS의 프로젝트 매니저는 예기치 못한 상황을 대비한 백업 계획을 유지하며, 정기적인 진행 보고서를 통해 필요 시 즉각적인 조정이 가능하도록 지원합니다.
모든 데이터 어노테이션 데이터는 다단계 품질 검사 절차를 거쳐 최종 납품됩니다.
프로젝트 종료 후에는 고객 피드백 및 후기를 수집하여, 향후 더 나은 서비스를 위한 개선에 반영합니다.
AI 데이터 어노테이션을 위한 LTS GDS 선택할 만한 이유
숙련된 팀 구성, 유연한 가격 정책, 엔터프라이즈급 품질로 글로벌 기술 리더들의 신뢰를 받고 있습니다.
품질 우선 전략
99% 정확도, 유수의 수상 경력, 엄격한 4단계 검수 프로세스, 그리고 DEKRA의 데이터 라벨링 적합성 인증을 통해 품질에 대한 최우선 가치를 입증합니다.
보안 표준
NDA(비밀유지계약)를 체결하고, ISO 27001 및 GDPR 기준을 완벽히 준수하는 강력한 보안 체계를 통해 고객 데이터의 기밀성을 철저히 보호합니다.
전담 팀 구성
경험 많은 리더와 체계적으로 훈련된 주석 전문가들이 결합된 전담 멀티 티어 팀을 구성하여, 효율적인 프로젝트 운영과 유연한 확장성, 고객 맞춤 대응을 실현합니다.
비용 효율성
베트남의 경쟁력 있는 인건비, 세금 혜택, 유연한 가격 정책을 활용해 다양한 해외 IT 아웃소싱 요구에 최적화된 비용 구조를 제공합니다.
성과
99%
정확도
500
만+
데이터 유닛
11
국가
200
개+
프로젝트
주요 사례 소개
다양한 산업 분야에서 당사의 데이터 어노테이션 서비스가 혁신적인 AI 솔루션을 실현한 실제 성공 사례를 확인해 보세요.
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인증 및 수상 내역
빠른 처리 속도, 높은 정확도, 그리고 완전한 투명성을 제공하는 고급 도구와 보안 플랫폼으로 지원합니다.
AI/ML 모델을 위한 데이터 어노테이션 서비스 관련 자주 묻는 질문
데이터 어노테이션이란 무엇입니까?
데이터 어노테이션은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터에 라벨을 부여하여 AI 모델이 이를 이해하고 학습할 수 있도록 하는 과정입니다. AI 및 머신러닝 모델이 패턴을 인식하고 예측하며 의사결정을 자동화하도록 훈련시키는 핵심 단계입니다.
AI와 머신러닝에서 데이터 어노테이션이 왜 중요합니까?
고품질의 주석 데이터는 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 제대로 라벨링되지 않은 데이터로는 알고리즘이 효과적으로 학습하지 못해 낮은 성능과 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다.
어떤 유형의 데이터를 주석할 수 있습니까?
저희는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오, 시계열 데이터, 코드, 멀티모달 데이터 등 다양한 유형의 데이터 주석 서비스를 제공합니다.
수동 어노테이션과 자동 어노테이션은 어떻게 다릅니까?
수동 어노테이션은 훈련된 전문가가 수행하며, 최대 99%의 높은 정확도를 제공하므로 정밀성과 품질이 중요한 프로젝트에 적합합니다. 자동 어노테이션은 속도는 빠르지만 복잡한 작업에서는 신뢰도가 낮아, 사람의 검토가 필요할 수 있습니다.
어노테이션의 품질과 정확도는 어떻게 보장합니까?
다층 품질 관리 체계를 통해 정확도를 보장합니다.이는 자체 점검, 교차 리뷰, 수직 리뷰, 최종 무작위 검사 등으로 구성된 QA 프로세스, 상세한 가이드라인과 교육, 정기적인 품질 감사 및 성과 모니터링을 포함합니다.
수상 경력 및 인증
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