슈퍼브에이아이 “비전 AI 모델 성능을 시각화해 직관적 평가”
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인공지능(AI)도입의 전 과정을 지원하는 슈퍼브에이아이(대표 김현수)가 비전 AI 모델의 성능을 평가하는 모델 진단 기능을 소개했다.
모델 진단을 활용해 모델 성능이 취약한 데이터 유형을 파악한 후, 자동 선별(오토 큐레이트) 기능으로 취약 데이터를 선택하고, '슈퍼브 모델' 솔루션을 활용해 모델을 재학습해서 성능을 향상시킬 수 있다.
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“머신러닝 엔지니어부터 서비스 기획자까지 이용가능"
"시간과 비용을 줄이며 모델 성능 개선”
인공지능(AI)도입의 전 과정을 지원하는 슈퍼브에이아이(대표 김현수)가 비전 AI 모델의 성능을 평가하는 모델 진단 기능을 소개했다.
이 기능은 슈퍼브에이아이의 ‘슈퍼브 큐레이트’ 솔루션에 통합돼 있으며, 컴퓨터 비전 데이터 관리와 선택을 용이하게 만드는 솔루션이다.
슈퍼브 큐레이트는 머신러닝 지식이 없어도 가이드라인을 따라 누구나 모델 개선 방법에 대한 통찰을 얻고 조치를 취할 수 있도록 지원한다.
이 모델 진단 기능은 이미지를 판독, 식별하고 비전 AI 모델의 성능을 진단하며 오류 유형을 식별할 수 있는 기능을 제공한다.
이로써 비전 AI 모델에 대한 다양한 성능 지표 수치를 시각적으로 표현하여 개발자가 눈으로 쉽게 취약 데이터를 식별할 수 있게 됐다. 또한, 모델을 개선하기 위한 방법을 쉽게 파악할 수 있도록 클래스별 성능 변화를 직관적으로 비교할 수 있다.
모델 진단은 여러 모델 중에서 가장 적합한 모델을 선택하고, 모델 배포 시 성능을 모니터링하고 개선할 수 있게 도와준다. 필요한 추가 데이터 유형 및 라벨링 오류 수정 등을 식별하여 성능 개선을 위한 대책을 수립할 수도 있다.
슈퍼브에이아이의 플랫폼은 다양한 솔루션을 활용해 모델 품질을 높이고, 모델 버전 및 히스토리를 효과적으로 관리할 수 있다.
모델 진단을 활용해 모델 성능이 취약한 데이터 유형을 파악한 후, 자동 선별(오토 큐레이트) 기능으로 취약 데이터를 선택하고, ‘슈퍼브 모델’ 솔루션을 활용해 모델을 재학습해서 성능을 향상시킬 수 있다.
해당 데이터 유형이 신규로 수집되어야 하는 경우, ‘슈퍼브 라벨’로 데이터 라벨링 후 재학습에 활용할 수 있다. 라벨링이 잘못된 경우에는 ‘슈퍼브 라벨’ 솔루션을 통해 데이터를 다시 라벨링할 수 있다.
김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “인공지능 개발에서 모델을 진단하는 것은 모델의 성능은 물론, 안정성과 효율성을 평가하고 개선하는 과정으로 AI 개발 성공을 위해 반드시 필요한 단계”라면서 “머신러닝 엔지니어부터 AI 서비스를 기획하고 설계하는 기획자까지 모델 진단 기능을 활용해 시간과 비용을 절감하며 모델을 개선할 수 있다”고 강조했다.
김현아 (chaos@edaily.co.kr)
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