Tensor Matics가 알테어 파트너 얼라이언스(APA)에 추가되었습니다!

Tensor Matics는 APA를 통해 Labellerr 소프트웨어를 제공할 예정입니다. Labellerr는 머신러닝 팀이 대량의 훈련 데이터를 확보할 수 있도록 지원하는 데이터 어노테이션(Data Annotation) 플랫폼으로, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 대형 언어 모델(LLM) 훈련 및 파인 튜닝에 활용됩니다.


* 여기서 데이터 어노테이션(Data Annotation)이란?
머신러닝 및 AI 모델이 학습할 수 있도록 데이터를 정리하고 라벨(태그)을 붙이는 과정을 의미합니다. AI 모델이 정확하게 예측하고 판단하려면 고품질의 학습 데이터가 필요한데, 이를 사람이 직접 분류하거나 특정 정보를 추가하는 작업이 데이터 어노테이션입니다.

* 왜 데이터 어노테이션이 필요할까?
AI 모델은 훈련 데이터(Training Data)를 통해 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 자율주행 AI를 개발할 때 차량, 보행자, 신호등 등을 인식해야 하는데, AI가 이를 구분할 수 있도록 수많은 이미지에 라벨(예: “자동차”, “보행자”)을 붙이는 과정이 필요합니다. 즉, 어노테이션이 잘 되어 있을수록 AI가 더 정확하게 학습하고 성능이 향상됩니다.

AI 기반 비즈니스 혁신, 고품질 데이터 확보가 핵심

오늘날 많은 기업들이 인공지능(AI) 기반 제품과 기능을 비즈니스 프로세스에 도입하고 있습니다. 머신러닝(ML) 및 고급 분석을 수행하는 팀들은 보다 정확한 AI 모델을 개발하고 개선해야 하며, 이를 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터가 필수적입니다.

 

Labellerr – AI 학습 데이터 라벨링을 위한 SaaS 솔루션

Labellerr는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 학습을 위한 데이터 어노테이션 솔루션으로, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공됩니다.

이를 통해 알테어 고객들은 AI 훈련 데이터 확보, 모델 성능 최적화, 데이터 라벨링 자동화를 한 번에 수행할 수 있습니다. Labellerr는 자율주행, 의료 AI, 산업 자동화, 로봇 공학, 자연어 처리(NLP), 대형 언어 모델(LLM) 학습 등 다양한 분야에서 활용 가능합니다.

 

Labellerr가 제공하는 AI 데이터 라벨링의 핵심 이점

Labellerr를 활용하면 AI 모델 훈련을 위한 고품질 데이터를 지속적으로 생성하는 데 필요한 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있습니다. 특히, Labellerr는 알테어 고객들을 위해 다양한 맞춤형 기능을 제공하여 데이터 라벨링 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.

 


Labellerr의 이미지, 비디오, 텍스트 데이터 어노테이션

Labellerr 주요 기능

 ✅ 멀티모달 데이터 지원 – 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 데이터를 통합 관리하여 다양한 AI 및 머신러닝 모델 학습 가능

 ✅ 클라우드 기반 AI 데이터 라벨링 – Google Cloud Platform(GCP), Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Drive 등과 원활한 API/SDK 연동으로 AI 학습 데이터 저장 및 배포 최적화

 ✅ AI 자동 라벨링 기술 – 모델 지원 기반(Model-assisted) 라벨링 및 Zero-shot 라벨링 기능을 제공하여 수작업 없이 빠르고 정확한 데이터 어노테이션 수행

 ✅ 고품질 AI 학습 데이터 구축 – 구성 가능하고 합의 기반(Consensus-based) 품질 관리 워크플로우를 통해 AI 모델의 정확도를 극대화

 ✅ AI 데이터 처리 자동화 – 데이터 파이프라인 자동화 기능으로 AI 모델 훈련 및 배포 속도 향상

 ✅ 팀 협업을 위한 강력한 접근 제어 – 다중 사용자 협업 및 역할 기반 접근 제어(Role-based access control) 지원으로 대규모 AI 프로젝트 관리 최적화

 ✅ 생성형 AI 기반 어노테이션 자동화 – Generative AI를 활용한 데이터 라벨링 자동화로 AI 모델 훈련 시간 단축 및 생산성 향상

 

Labellerr의 글로벌 활용 사례

 ✅ 데이터 라벨링 속도 12배 향상 – Labellerr를 사용하면 이미지당 라벨링 시간이 6시간에서 30분 이하로 단축되어 AI 학습 데이터 구축 시간을 대폭 절감할 수 있습니다.
 ✅ AI 모델 학습 정확도 95% 이상 향상 – 머신러닝 및 로봇 학습 파이프라인의 훈련 정확도를 95% 이상으로 높여, 보다 정밀한 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
 ✅ 자동화된 데이터 파이프라인 구축으로 24시간 내 AI 서비스 운영 가능 – Labellerr의 AI 기반 자동화 기능을 활용하면 데이터 처리 및 라벨링 작업을 24시간 내에 완료(SLA 보장)하여 신속한 AI 모델 배포가 가능합니다.

 

Tensor Matics의 공동 창립자이자 CEO인 푸닛 진달(Puneet Jindal)

“알테어 고객들은 Labellerr의 기능을 활용해 모델 훈련 속도를 높이고, 머신러닝 및 AI 프로세스를 더욱 빠르고 효율적으로 진행할 수 있을 것입니다. APA에 합류함으로써 우리의 솔루션을 더 많은 고객들에게 알리고, 알테어 생태계 내에서 완벽한 원스톱 데이터 라벨링 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대합니다.”
라고 말했습니다.

 
Tensor Matics는 2022년에 설립된 미국 델라웨어주에 본사를 둔 기업으로, 정확하고 효율적이며 확장 가능한 AI 기반 제품 개발을 위한 도구와 방법론을 연구하고 있습니다. 또한, 소프트웨어 및 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 서비스, 클라우드 통합을 포함한 완전 관리형 서비스를 제공하여 원활한 워크플로우 관리를 지원합니다.

Tensor Matics와 Labellerr에 대한 자세한 내용을 확인하려면 [웨비나]에서 확인하세요.