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올거나이즈코리아-슈퍼브에이아이, 기업 고객의 AI 전환 위한 전략적 파트너십 체결

올거나이즈코리아는 AI 컴퓨터 비전 데이터 구축 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이와 금융·공공·제조·유통 분야의 AI 전환 사업을 공동 추진하기 위해 전략적 파트너십을 체결했다고 20일 밝혔다.   올거나이즈는 인지검색 솔루션으로 문서를 빠르고 정확하게 검색해 기업의 업무 생산성 혁신을 위한 AI 스타트업이다. 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding) AI에 기반한 AI 답변봇 ‘알리(Alli)’ 및 키워드 추출, 감정 및 리뷰 분석 API를 개발, 공급하고 있다. 알리는 사전 데이터 처리 작업 없이 바로 사용할 수 있어 효율적이며, AI가 기업 내 다양한 형태의 문서에서 질문에 대한 답을 자동으로 찾아준다. 일상적인 문장(자연어)의 질문에도 정확한 답변 도출이 가능하며 슬랙, 마이크로소프트 팀즈 등 업무용 소프트웨어와 쉽게 연동 가능한 것이 특징이다. 올거나이즈는 현재 미국, 일본, 한국에서 2,100곳 이상의 고객사에 서비스를 제공하고 있으며, 현대카드, KB증권, 일본의 미쓰이스미토모은행(SMBC) 금융 그룹, 미국의 트래블러스 등에서 사용 중이다. 슈퍼브에이아이는 머신러닝 데이터 플랫폼 서비스 기업으로 이미지, 동영상 등의 영상 데이터의 라벨링, 품질검수 및 이후 인공지능 알고리즘 개발 등 AI 개발의 전 과정을 자동화 기술을 통해 효율화하는 ‘슈퍼브에이아이 스위트(Superb AI Suite)’ 플랫폼을 개발 및 공급하고 있다. 스위트는 커스텀 오토 라벨링과 데이터 애널리틱스 기능 등을 통해 기존의 AI 개발 과정에서 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 데이터 구축 과정에서 고객사의 비용과 시간을 크게 절약해 주고 있다. 하반기에는 더욱 효율적인 머신러닝 개발을 지원하기 위해 잘못 라벨링 된 케이스 및 엣지 케이스를 찾아주는 기능과 유사한 이미지 데이터를 검색할 수 있는 기능 등의 데이터옵스(DataOps) 기능도 선보일 예정이다. 현재 한국의 현대자동차, LG전자를 포함해  미국, 한국, 일본...

올거나이즈코리아 슈퍼브에이아이

2022.07.20

올거나이즈코리아는 AI 컴퓨터 비전 데이터 구축 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이와 금융·공공·제조·유통 분야의 AI 전환 사업을 공동 추진하기 위해 전략적 파트너십을 체결했다고 20일 밝혔다.   올거나이즈는 인지검색 솔루션으로 문서를 빠르고 정확하게 검색해 기업의 업무 생산성 혁신을 위한 AI 스타트업이다. 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding) AI에 기반한 AI 답변봇 ‘알리(Alli)’ 및 키워드 추출, 감정 및 리뷰 분석 API를 개발, 공급하고 있다. 알리는 사전 데이터 처리 작업 없이 바로 사용할 수 있어 효율적이며, AI가 기업 내 다양한 형태의 문서에서 질문에 대한 답을 자동으로 찾아준다. 일상적인 문장(자연어)의 질문에도 정확한 답변 도출이 가능하며 슬랙, 마이크로소프트 팀즈 등 업무용 소프트웨어와 쉽게 연동 가능한 것이 특징이다. 올거나이즈는 현재 미국, 일본, 한국에서 2,100곳 이상의 고객사에 서비스를 제공하고 있으며, 현대카드, KB증권, 일본의 미쓰이스미토모은행(SMBC) 금융 그룹, 미국의 트래블러스 등에서 사용 중이다. 슈퍼브에이아이는 머신러닝 데이터 플랫폼 서비스 기업으로 이미지, 동영상 등의 영상 데이터의 라벨링, 품질검수 및 이후 인공지능 알고리즘 개발 등 AI 개발의 전 과정을 자동화 기술을 통해 효율화하는 ‘슈퍼브에이아이 스위트(Superb AI Suite)’ 플랫폼을 개발 및 공급하고 있다. 스위트는 커스텀 오토 라벨링과 데이터 애널리틱스 기능 등을 통해 기존의 AI 개발 과정에서 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 데이터 구축 과정에서 고객사의 비용과 시간을 크게 절약해 주고 있다. 하반기에는 더욱 효율적인 머신러닝 개발을 지원하기 위해 잘못 라벨링 된 케이스 및 엣지 케이스를 찾아주는 기능과 유사한 이미지 데이터를 검색할 수 있는 기능 등의 데이터옵스(DataOps) 기능도 선보일 예정이다. 현재 한국의 현대자동차, LG전자를 포함해  미국, 한국, 일본...

2022.07.20

국내외 ‘AI 동맹’ 확대…슈퍼브에이아이, ‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스’ 활동

AI가 2030년까지 전 세계 GDP에 기여하는 규모가 13조 달러에 달할 것이라는 매킨지 글로벌 연구소의 전망 등이 나오면서 다수의 글로벌 기업은 물론 세계 각국 정상까지 직접 나서 AI 연구로 경쟁력 제고에 공을 들이고 있다. 이 가운데 국내외에서 AI 기술 및 개발, 운영 노하우 등을 공유하며 인공지능 생태계 조성에 힘을 싣는 ‘AI 동맹’ 전선이 확대될 움직임을 보이고 있다.  글로벌 인공지능 기업 연합 ‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스(AI Infrastructure Alliance)’는 인공지능 개발의 효율성을 극대화하고, MLOps(Machine Learning Operations) 저변 확장을 위해 모인 B2B 기업들의 연합체다. 주요 기업으로는 디터민드 AI, 파키덤, 셀든, 뉴.로, 매이옷, 터미너스 DB, 발로하이, 테크톤 등이 있으며, 국내 기업으로 슈퍼브에이아이가 지난해 10월 합류했다. 슈퍼브에이아이는 데이터라벨링 등의 AI 데이터 전처리 작업을 포함해 데이터 구축, 관리, 분석 등의 작업을 통합적으로 지원하는 올인원 플랫폼 스위트를 운영하고 있다. 핵심 기능인 오토라벨링은 수동 작업 대비 최대 10배 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있다.  국내 주요 IT기업들간의 협업도 진행되고 있다. SK텔레콤과 카카오는 AI, ESG, 지식재산권 분야에서 상호 협력하고 주요 자산을 사회에 나누기로 했다고 발표했다. 인프라, 데이터, 언어모델 등 전 영역에서 협업이 이뤄지며 올해부터 집중적으로 투자 및 개발을 할 예정이다. 오픈AI의 GPT-3와 같은 언어 생성이 가능한 자연어처리 AI 모델이 목표다. 양사는 그동안 기업 성장 지원 프로그램을 운영한 경험을 바탕으로 ICT 혁신 기업의 경영활동 전반을 지원할 예정이다. 예를 들면, 플라스틱을 재활용해 수익을 내는 사업을 운영해 사회 및 환경 문제를 해결하고 재무적 성과도 동시에 추구한다면 지원 대상이 될 수 있다.   지난해 12월에는 SK텔레콤과 카카오...

슈퍼브에이아이

2021.04.01

AI가 2030년까지 전 세계 GDP에 기여하는 규모가 13조 달러에 달할 것이라는 매킨지 글로벌 연구소의 전망 등이 나오면서 다수의 글로벌 기업은 물론 세계 각국 정상까지 직접 나서 AI 연구로 경쟁력 제고에 공을 들이고 있다. 이 가운데 국내외에서 AI 기술 및 개발, 운영 노하우 등을 공유하며 인공지능 생태계 조성에 힘을 싣는 ‘AI 동맹’ 전선이 확대될 움직임을 보이고 있다.  글로벌 인공지능 기업 연합 ‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스(AI Infrastructure Alliance)’는 인공지능 개발의 효율성을 극대화하고, MLOps(Machine Learning Operations) 저변 확장을 위해 모인 B2B 기업들의 연합체다. 주요 기업으로는 디터민드 AI, 파키덤, 셀든, 뉴.로, 매이옷, 터미너스 DB, 발로하이, 테크톤 등이 있으며, 국내 기업으로 슈퍼브에이아이가 지난해 10월 합류했다. 슈퍼브에이아이는 데이터라벨링 등의 AI 데이터 전처리 작업을 포함해 데이터 구축, 관리, 분석 등의 작업을 통합적으로 지원하는 올인원 플랫폼 스위트를 운영하고 있다. 핵심 기능인 오토라벨링은 수동 작업 대비 최대 10배 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있다.  국내 주요 IT기업들간의 협업도 진행되고 있다. SK텔레콤과 카카오는 AI, ESG, 지식재산권 분야에서 상호 협력하고 주요 자산을 사회에 나누기로 했다고 발표했다. 인프라, 데이터, 언어모델 등 전 영역에서 협업이 이뤄지며 올해부터 집중적으로 투자 및 개발을 할 예정이다. 오픈AI의 GPT-3와 같은 언어 생성이 가능한 자연어처리 AI 모델이 목표다. 양사는 그동안 기업 성장 지원 프로그램을 운영한 경험을 바탕으로 ICT 혁신 기업의 경영활동 전반을 지원할 예정이다. 예를 들면, 플라스틱을 재활용해 수익을 내는 사업을 운영해 사회 및 환경 문제를 해결하고 재무적 성과도 동시에 추구한다면 지원 대상이 될 수 있다.   지난해 12월에는 SK텔레콤과 카카오...

2021.04.01

슈퍼브에이아이, '실리콘밸리의 ML옵스’ e북 한국어 번역 및 무료 배포

슈퍼브에이아이가 국내 AI 기업 및 관련 산업 종사자들의 ML옵스 이해도 제고 및 관련 생태계 확장을 위해 ‘실리콘밸리의 ML옵스’ e북을 한국어로 번역해 무료 배포한다고 밝혔다. 부제는 ‘머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 ML옵스 가이드’다. ‘실리콘밸리의 ML옵스’ 제작에는 글로벌 ML옵스 플랫폼 기업 발로하이를 비롯해 시그옵트, 테크톤이 참여했다. 발로하이와 테크톤은 슈퍼브에이아이와 함께 글로벌 인공지능 기업 연합 ‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스(AI Infrastructure Alliance)’에 속해 있다. 이번 e북 제작 및 한국어 번역은 ML옵스의 저변을 확장하기 위한 일환으로 기획되었다. e북에는 ▲ML옵스의 중요성 ▲머신러닝 프로젝트의 역할 체계 ▲기존 소프트웨어와 머신러닝의 구분 ▲ML옵스 워크플로우(Workflow) ▲ML옵스 프로젝트 성과 측정 방법 ▲실제 사례 ▲ML옵스 툴체인(toolchain) 등 인공지능 기술을 폭넓게 활용하고, 개발 효율성 및 생산성 강화에 도움을 줄 수 있는 다양한 내용이 담겨 있다. 특히, ‘ML옵스 툴체인’ 파트에는 슈퍼브에이아이가 직접 작성한 ‘데이터 플랫폼’ 내용이 포함됐다. 해당 섹션은 데이터 플랫폼이 머신러닝 개발 프로젝트에서 필요한 이유와 데이터 플랫폼 도입을 통해 얻을 수 있는 편익 등에 대해 기술했다. ‘머신러닝 프로젝트의 역할 체계’는 지난 4년간 스타트업부터 포춘 500대 기업까지 약 500여 개의 다양한 조직 연구를 통해 나타난 머신러닝 프로젝트와 연관된 다양한 역할을 소개한다. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데브옵스 엔지니어, IT, 비즈니스 책임자, 관리자 등 여러 학문 분야에 걸친 각 직무의 역할 및 특성 등을 정의해 머신러닝 프로젝트에 대한 이해를 돕는다. ‘ML옵스 워크플로우’는 ‘ML옵스의 목적’, ‘머신러닝의 위험 요인’, ‘출시 기간’, ‘공통 언어’, ‘자동화’ 등 머신러닝 시스템 개발 및 서비스 운영 시 참고 가능한 최적의 워크플로...

슈퍼브에이아이

2021.03.29

슈퍼브에이아이가 국내 AI 기업 및 관련 산업 종사자들의 ML옵스 이해도 제고 및 관련 생태계 확장을 위해 ‘실리콘밸리의 ML옵스’ e북을 한국어로 번역해 무료 배포한다고 밝혔다. 부제는 ‘머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 ML옵스 가이드’다. ‘실리콘밸리의 ML옵스’ 제작에는 글로벌 ML옵스 플랫폼 기업 발로하이를 비롯해 시그옵트, 테크톤이 참여했다. 발로하이와 테크톤은 슈퍼브에이아이와 함께 글로벌 인공지능 기업 연합 ‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스(AI Infrastructure Alliance)’에 속해 있다. 이번 e북 제작 및 한국어 번역은 ML옵스의 저변을 확장하기 위한 일환으로 기획되었다. e북에는 ▲ML옵스의 중요성 ▲머신러닝 프로젝트의 역할 체계 ▲기존 소프트웨어와 머신러닝의 구분 ▲ML옵스 워크플로우(Workflow) ▲ML옵스 프로젝트 성과 측정 방법 ▲실제 사례 ▲ML옵스 툴체인(toolchain) 등 인공지능 기술을 폭넓게 활용하고, 개발 효율성 및 생산성 강화에 도움을 줄 수 있는 다양한 내용이 담겨 있다. 특히, ‘ML옵스 툴체인’ 파트에는 슈퍼브에이아이가 직접 작성한 ‘데이터 플랫폼’ 내용이 포함됐다. 해당 섹션은 데이터 플랫폼이 머신러닝 개발 프로젝트에서 필요한 이유와 데이터 플랫폼 도입을 통해 얻을 수 있는 편익 등에 대해 기술했다. ‘머신러닝 프로젝트의 역할 체계’는 지난 4년간 스타트업부터 포춘 500대 기업까지 약 500여 개의 다양한 조직 연구를 통해 나타난 머신러닝 프로젝트와 연관된 다양한 역할을 소개한다. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데브옵스 엔지니어, IT, 비즈니스 책임자, 관리자 등 여러 학문 분야에 걸친 각 직무의 역할 및 특성 등을 정의해 머신러닝 프로젝트에 대한 이해를 돕는다. ‘ML옵스 워크플로우’는 ‘ML옵스의 목적’, ‘머신러닝의 위험 요인’, ‘출시 기간’, ‘공통 언어’, ‘자동화’ 등 머신러닝 시스템 개발 및 서비스 운영 시 참고 가능한 최적의 워크플로...

2021.03.29

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