Kili Technology

Kili는 사용자가 데이터를 신속하고 정확하게 검토하고 레이블을 지정할 수 있도록 돕는 데이터 품질 도구로, AI 프로젝트의 학습 데이터세트를 보다 빠르게 작성하는 데 도움이 됩니다. 데이터 작업을 간소화하고, 통합 전문가 레이블 지정 서비스를 제공하며, 오류를 식별하고 해결할 수 있도록 합니다. Kili를 사용하면 몇 줄의 코드만으로 고품질 학습 데이터 선택, 레이블 지정 및 주석을 머신 러닝 워크플로에 통합할 수 있습니다. 이 플랫폼에서는 품질 모니터링, 협업 및 프로그래밍 방식의 QA 기능도 제공합니다.

주요 특징:

1. 빠른 데이터 주석: Kili를 사용하면 사용자가 모든 유형의 비정형 데이터에 신속하고 정확하게 주석을 지정할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 정의 주석 작업과 생산성 및 품질을 최적화한 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 스마트 도구와 모델 예측을 사용하여 레이블 지정을 자동화하여 시간과 노력을 절약할 수도 있습니다.

2. 데이터 품질 보증: Kili를 사용하면 사용자가 ML 데이터세트의 품질 수준을 감독하고 개선해야 할 영역을 식별할 수 있습니다. 협업 워크플로를 간소화하고 프로그래밍 방식의 QA 기능을 제공합니다. 사용자는 자신의 데이터세트를 탐색하고 프로젝트에 가장 관련성이 높은 데이터를 식별할 수 있습니다.

3. 간소화된 데이터 레이블 지정 작업: Kili는 사용자의 ML 스택과 원활하게 통합되며, 데이터 파이프라인을 쉽게 정리하도록 합니다. 프로젝트 및 사용자 관리 기능을 제공하여 사용자가 프로젝트를 효과적으로 구성할 수 있습니다. Kili는 ML 프로젝트의 전체 데이터 라이프사이클을 지원하여 데이터 레이블 지정 작업을 보다 효율적으로 만들어줍니다.

사용 사례:

- 이미지 분류: Kili는 객체 인식, 얼굴 인식 또는 콘텐츠 분류와 같은 다양한 목적을 위해 이미지에 주석을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 이미지 분류 모델의 고품질 학습 데이터세트를 만드는 과정을 간소화합니다.

- 자연어 처리: Kili는 감정 분석, 개체명 인식 또는 텍스트 분류와 같은 작업을 위해 텍스트 데이터에 주석을 지정하는 데 적합합니다. NLP 요구 사항에 맞춘 주석 작업을 제공하여 사용자가 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터세트를 만드는 데 도움이 됩니다.

- 데이터 탐색 및 분석: 데이터세트 탐색 및 품질 모니터링을 위한 Kili의 기능은 데이터 과학자와 분석가에게 귀중한 도구입니다. 사용자가 중요한 데이터 포인트를 식별하고, 오류를 감지하고, 모델 성능을 개선할 수 있도록 합니다.

Kili는 AI 프로젝트의 학습 데이터세트 작성을 가속화하는 강력한 데이터 품질 도구입니다. 빠른 주석 기능, 데이터 품질 보증 기능, 간소화된 레이블 지정 작업이 머신 러닝 워크플로에 필수적인 도구가 되었습니다. Kili를 사용하면 사용자가 데이터 작업을 간소화하고, 학습 데이터의 정확성과 신뢰성을 개선하고, 궁극적으로 AI 모델의 성능을 향상할 수 있습니다.