데이터셋 버전
멀티모달 데이터가 변화해도 관리되는 데이터셋 버전을 생성하세요. 변경 사항과 데이터셋 계보를 보존하고 각 릴리스를 감사 가능하며 프로덕션에 사용할 수 있도록 유지합니다.
데이터 큐레이션 플랫폼
AI 팀을 위한 멀티모달 데이터 큐레이션 플랫폼
하나의 플랫폼에서 시맨틱 검색, 임베딩, 중복 탐지, 데이터셋 균형 조정, 버전 관리, 연결된 어노테이션 워크플로로 멀티모달 학습 데이터를 큐레이션하세요.
신용카드 불필요
데이터셋 큐레이션 및 품질 관리
어노테이션 전에 집중도 높고 신뢰할 수 있는 학습 데이터셋을 큐레이션하세요.
멀티모달 데이터를 탐색하고 관련 샘플과 임베딩을 검토하세요. 중복과 이상치를 제거하고 데이터 구성을 균형 있게 조정해 어노테이션과 모델 학습을 위한 버전별 하위 집합을 저장할 수 있습니다.
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시맨틱 검색
이미지, 비디오, 오디오, 문서, 텍스트, 의료 데이터 등 멀티모달 데이터를 의미와 유사도로 검색하세요. 메타데이터에만 의존하지 않고 관련 샘플과 희귀 사례를 찾을 수 있습니다.
임베딩 보기
멀티모달 데이터셋 구조를 시각화해 어노테이션이나 모델 학습 전에 이상치, 유사 중복, 라벨링 문제, 데이터 범위의 공백을 확인하세요.
중복 및 유사 중복 탐지
어노테이션 전에 반복 프레임과 시각적으로 유사한 샘플을 찾으세요. 가장 대표적인 샘플을 남기고 중복 작업을 줄여 같은 콘텐츠를 두 번 라벨링하지 않도록 합니다.
메타데이터 필터 및 저장된 보기
소스, 환경, 품질, 어노테이션 상태, 모델 신호를 재사용 가능한 데이터셋 보기에 결합하세요. 할당, 검토, 내보내기, 반복 가능한 실험을 위한 집중된 하위 집합을 저장할 수 있습니다.
데이터셋 균형 조정
클래스, 조건, 시나리오별 데이터 범위를 측정하고 희귀하거나 안전에 중요한 사례는 유지하면서 과도하게 많은 예시를 줄인 대표 하위 집합을 구성하세요.
이상치 및 품질 탐지
어노테이션 전에 흐림, 저노출, 손상, 도메인 이동 샘플을 찾아내세요. 실제 이상치는 검토하고 사용할 수 없는 데이터는 제거하며 가치 있는 엣지 케이스는 보존합니다.
AI 팀이 데이터 큐레이션에 Unitlab을 선택하는 이유
큐레이션을 어노테이션 및 품질 검토와 분리하지 않고 원시 멀티모달 데이터를 집중도 높고 버전 관리되는 학습 준비 데이터셋으로 전환하세요.
15배
더 빠른 데이터셋 준비
90%
수동 데이터 검토 감소
10배
더 낮은 큐레이션 비용
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자주 묻는 질문
데이터 큐레이션 플랫폼 FAQ
AI 데이터 큐레이션, 데이터셋 준비, 시맨틱 및 유사도 검색, 임베딩, 중복 탐지, 균형 조정, 계보, 어노테이션 워크플로, 관리되는 검토에 대한 답변입니다.
Unitlab 팀과 상담하기What is data curation for machine learning?+
데이터 큐레이션은 원시 데이터를 선택, 정리, 구성, 보강, 버전 관리해 모델 학습과 평가에 유용하도록 만드는 과정입니다. Unitlab은 이러한 결정을 어노테이션, 검토, 데이터셋 릴리스와 연결합니다.
데이터셋 관리 문서How does semantic search help teams find useful data?+
시맨틱 검색은 파일 이름이나 메타데이터가 충분하지 않아도 콘텐츠의 의미와 유사도를 이용해 관련 샘플을 찾습니다. 모든 항목을 수동으로 확인하지 않고 희귀 사례, 대표 예시, 관련 미디어를 발견할 수 있습니다.
데이터 탐색 문서Can Unitlab identify outliers and duplicate samples?+
예. 임베딩과 유사도 보기를 통해 데이터셋 구조를 검토하고 이상치를 분리하며 중복 또는 유사 중복 샘플을 그룹화할 수 있습니다. 대표 항목을 유지하고 학습 전 불필요한 라벨링을 줄일 수 있습니다.
데이터셋 큐레이션 문서How do dataset versions and lineage work?+
데이터가 필터링, 어노테이션, 검토 또는 릴리스될 때 관리되는 버전을 생성합니다. 버전 기록과 계보는 어떤 샘플이 왜 변경되었는지, 어떤 데이터셋이 모델 또는 평가 실행에 사용되었는지 보존합니다.
데이터셋 버전 문서Can curated data move directly into annotation workflows?+
예. 선택된 샘플은 별도 도구로 내보내지 않고 큐레이션에서 모델 보조 어노테이션, 사람 검토, 재작업, 승인, 릴리스로 이동할 수 있습니다. 할당, 이슈, 품질 결정을 추적 가능하게 유지합니다.
어노테이션 워크플로 문서Which data modalities can Unitlab curate?
Unitlab은 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트, 문서, 의료 영상, 지리 공간, 병리 데이터를 지원합니다. 모든 모달리티에서 일관된 데이터셋, 온톨로지, 워크플로, 검토 제어를 사용할 수 있습니다.
멀티모달 데이터 문서Can teams connect their own models to curation workflows?
예. 사용자 지정 모델을 연결해 예측, 임베딩, 사전 라벨, 품질 신호를 생성할 수 있습니다. 큐레이션된 데이터가 승인 또는 릴리스되기 전에 사람 검토를 관리되는 워크플로에 유지합니다.
모델 통합 문서데이터 큐레이션 플랫폼
Unitlab으로 학습 준비 데이터셋 큐레이션
하나의 관리되는 워크스페이스에서 멀티모달 학습 데이터를 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리한 뒤 어노테이션과 검토로 전달하세요.
