Use Cases
틱택의 맞춤형 AI 솔루션은 다양한 곳에 활용될 수 있습니다.
Process
맞춤형 AI 솔루션은 다음과 같이 진행됩니다.
1. 목적 설정
AI 모델을 통해 개선할 내용을 파악합니다. 기업의 현재 상황과 AI 모델 목적을 말씀해주시면 빠른 진행이 가능합니다.
2. 고객 요구 사항 분석
고객사 보유 데이터 적합성 판단, 데이터 타입, 작업 진행 방식, 프로젝트 진행 가능 여부 등을 판단합니다.
3. 데이터 수집
분석된 요구사항에 맞는 가이드라인을 정의하고, 태거 모집 및 교육을 통해 적절한 데이터를 수집하며, QA 및 QC 작업을 진행합니다.
데이터를 가공하는 중입니다…
5. AI 모델링
가공된 데이터를 바탕으로 모델링을 진행합니다. 성능 테스트 및 파인 튜닝까지 완료합니다.
어떤 목적으로 AI 솔루션을 의뢰해주셨나요?
고객사 보유 데이터 적합성을 판단하는 중입니다…
모델링에 필요한 데이터 타입을 판단 중입니다…
적절한 데이터를 수집하는 중입니다…
4. 데이터 가공
고객사의 요구 사항 및 가이드라인에 맞추어 적절하게 가공 작업을 진행합니다.
가공된 데이터를 바탕으로 모델링을 진행합니다. 성능 테스트 및 파인 튜닝까지 완료합니다.
맞춤형 AI 솔루션 도출!
맞춤형 AI 모델링이 완성되었습니다. 고객사의 서비스에 꼭 맞는 AI 모델을 바탕으로 비즈니스 프로세스를 최적화하고 자동화하게 되었습니다.
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Crowdsourcing
크라우드 소싱: 합리적인 비용으로 특수데이터까지
국내 및 해외 태거 크라우드 풀을 보유하고 있어, 데이터의 특정 요구에 따라 해당 분야에 전문지식을 보유한 태거를 모집하고 배치합니다. 국내에서 구하기 어려 웠던 희귀 및 특수데이터도 틱택과 함께라면 수집과 가공이 쉬워집니다.
Crowdsourcing
크라우드 소싱: 합리적인 비용으로 특수데이터까지
국내 및 해외 태거 크라우드 풀을 보유하고 있어, 데이터의 특정 요구에 따라 해당 분야에 전문지식을 보유한 태거를 모집하 고 배치합니다. 국내에서 구하기 어려웠던 희귀 및 특수데이터도 틱택과 함께라면 수집과 가공이 쉬워집니다.
세상을 바꾸는 데이터,
틱택에서 시작하세요!
일반데이터부터 특수데이터까지, 수집 및 가공부터
맞춤형 AI 솔루션까지,
틱택과 함께라면 이제 모든 것이 쉬워집니다.
FAQs
자주 묻는 질문을 모아왔어요.
똑똑한 인공지능을 만들기 위해, 정확한 데이터가 필요합니다. 데이터 라벨링(data labeling)은 '인공지능(Al) 이 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 것입니다. 학습 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 태그나 라벨을 붙이는데, 이 과정에서 원시 데이터(이미지, 비디오, 오디오, 텍스트)에 정보를 추가하여 인공지능이 이해하고 학 습할 수 있도록 합니다. 데이터 라벨링은 인공지능과 머신 러닝이 데이터를 정확히 해석하고 예측하는 데 필수적 인 단계입니다.
네, 국내 기업들이 해외 데이터를 성공적으로 활용한 여러 사례가 있습니다. 예를 들어, 국내에서 수집이 어려운 의료 데이터를 해외에서 수집하여 제공한 사례, 해외 진출을 위한 기업의 해외 차량 번호판 데이터를 수집한 사 례 등이 있습니다. 자세한 내용은 문의해 주세요.
네, POC를 통해 프로젝트의 타당성을 사전에 검증할 수 있습니다.
비용은 프로젝트의 세부 사항에 따라 결정됩니다. 상담을 통해 구체적인 견적을 제공해 드립니다.
맞춤형 컨설팅을 통해 귀사에 적합한 AI 도입 및 활용 전략을 제안해 드립니다.
![[프로젝트 성공 사례] 운영 및 마케팅 의사결정을 고도화한 롯데 사례](https://static.wixstatic.com/media/43db4a_ab22ece82495416f91562baafa080a58~mv2.png/v1/fill/w_1000,h_1000,fp_0.50_0.50,q_35,blur_30,enc_avif,quality_auto/43db4a_ab22ece82495416f91562baafa080a58~mv2.png)
![[프로젝트 성공 사례] 운영 및 마케팅 의사결정을 고도화한 롯데 사례](https://static.wixstatic.com/media/43db4a_ab22ece82495416f91562baafa080a58~mv2.png/v1/fill/w_1896,h_1896,fp_0.50_0.50,q_95,enc_avif,quality_auto/43db4a_ab22ece82495416f91562baafa080a58~mv2.png)
FAQs
자주 묻는 질문을 모아왔어요.
똑똑한 인공지능을 만들기 위해, 정확한 데이터가 필요합니다. 데이터 라벨링(data labeling)은 '인공지능(Al)이 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 것입니다. 학습 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 태그나 라벨을 붙이는데, 이 과정에서 원시 데이터(이미지, 비디오, 오디오, 텍스트)에 정보를 추가하여 인공지능이 이해하고 학습할 수 있도록 합니다. 데이터 라벨링은 인공지능과 머신러닝이 데이터를 정확히 해석하고 예측하는 데 필수적인 단계입니다.
네, 국내 기업들이 해외 데이터를 성공적으로 활용한 여러 사례가 있습니다. 예를 들어, 국내에서 수집이 어려운 의료 데이터를 해외에서 수집하여 제공한 사례, 해외 진출을 위한 기업의 해외 차량 번호판 데이터를 수집한 사례 등이 있습니다. 자세한 내용은 문의해 주세요.
네, POC를 통해 프로젝트의 타당성을 사전에 검증할 수 있습니다.
비용은 프로젝트의 세부 사항에 따라 결정됩니다. 상담을 통해 구체적인 견적을 제공해 드립니다.
맞춤형 컨설팅을 통해 귀사에 적합한 AI 도입 및 활용 전략을 제안해 드립니다.