인간이 가진 뛰어난 지식, 직관, 그리고 학습된 경험을 바탕으로 AI 시스템을 구축하고 활용하세요.
저희는 생성형 AI를 포함한 첨단 플랫폼을 활용하여 고객의 AI 프로젝트를 강화하고 목표 달성을 효율적으로 지원합니다. 다양한 배경을 가진 팀과 신속한 머신 기반 라벨링 시스템의 완벽한 통합을 통해 탁월한 결과를 도출하는 고품질 데이터를 제공합니다.
TDCX에는 AI, 머신러닝, 로봇 프로세스 자동화 및 데이터 과학 분야의 전문가 50명으로 구성된 팀이 있어 고객이 비즈니스에서 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 당사의 전문가들은 가장 엄격한 데이터 규정 준수 및 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 지원해 드립니다.
저희는 탁월한 정확성과 확장성을 제공하는 도구를 활용합니다. 이러한 도구는 고급 머신러닝 알고리즘과 전문가의 역량을 통합하여 AI 모델 학습을 위한 세심한 데이터 라벨링을 보장합니다. 이미지 분할부터 자연어 처리까지 다양한 주석 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 견고하고 정확한 모델을 생성합니다.
저희는 고객의 보안과 데이터 개인정보 보호를 최우선으로 생각합니다. 이를 위해 업계 표준을 뛰어넘는 ISO 인증 보안 프로토콜을 도입했습니다. 저희의 포괄적인 보안 프로그램은 고객 데이터를 안전하게 보호하고 모든 시스템에서 정보의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하기 위해 세심하게 설계되었습니다.
큐레이션
확장 가능한 이미지 모델 학습에 최적화된 이미지 데이터를 선별하고 생성합니다. 미적 감각, 예술적 의도, 맥락적 뉘앙스 등 주관적인 기준을 이해하도록 모델을 학습시키세요.
이미지 캡션
순위
사전 훈련
저희는 데이터셋의 품질, 관련성 및 정확성을 보장하기 위해 데이터셋을 꼼꼼하게 선별, 구성 및 정제하는 과정을 거칩니다. 여기에는 오류 식별 및 수정, 결측 데이터 처리, 머신러닝 모델 학습에 최적으로 활용할 수 있도록 데이터셋을 준비하는 작업이 포함됩니다.
RLHF
인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 인간의 피드백을 바탕으로 초기 모델을 반복적으로 개선함으로써 효과적으로 구현됩니다. 당사는 최적의 정확도를 제공할 수 있는 독보적인 전문성을 개발해 왔습니다.
평가
객체 감지
분할
저희는 다양한 이미지 분할 요구 사항에 맞춰 협력할 수 있습니다. 의미론적 분할을 통해 각 픽셀을 의미 있는 범주로 분류하여 이미지 내용을 포괄적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 인스턴스 분할을 통해 각 범주 내에서 개별 객체 인스턴스를 더욱 세분화합니다. 파놉틱 분할을 통해 의미론적 분할과 인스턴스 분할을 완벽하게 결합하여 장면 전체를 조망할 수 있도록 합니다.
분류
여기서는 데이터를 정리하고 이해하며, 정보를 효과적으로 분류하기 위해 레이블과 속성을 할당합니다. 다중 모달 분류에서는 다양한 데이터 유형을 고려하여 보다 포괄적인 분석이 가능합니다. 모델 검증은 분류 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하고, 모델의 효율성을 입증합니다.
맥락적 이해
모호성 및 예외 상황 처리
전문 모더레이터가 AI 모델을 보완하여 콘텐츠가 허용 여부가 애매하거나 회색 영역에 속하는 모호한 경우를 처리하는 데 있어 AI 모델의 한계를 극복하도록 지원합니다. 당사의 전문 모더레이터는 이러한 상황을 판단하고 변화하는 사회적 규범을 기반으로 결정을 내리며, 명확성 부족이나 변화하는 문화적 역학으로 인해 자동화 시스템이 어려움을 겪을 수 있는 상황을 해결합니다.
지속적인 모델 개선
