Human + AI Collaboration for AI

딥러닝을 위한 고품질 학습 데이터를 생산하기 위해서는 많은 사람들의 노력과 시간이 투입되어야 합니다. DeepNatural AI는 사람과 인공지능이 협럭적으로 학습 데이터를 수집∙가공하는 "Human + AI Collaboration for AI" 프로세스를 적극 활용하여 최종 결과물의 품질을 높이고 생산 효율성을 극대화 시킵니다.
보이스 어시스트

Case A - 음성 대화 코퍼스 구축

보이스 유저 인터페이스, 인공지능 컨택센터, 음성 대화엔진을 개발하기 위해서는 충분히 많은 양의 고품질 보이스 코퍼스가 먼저 구축되어야 합니다. 음성 데이터를 가공하려면 사람들이 오디오 파일을 하나씩 재생하여 들어보면서 발화단위로 청크를 생성하고, 또 각각의 오디오 청크를 텍스트로 옮겨 받아쓰는 작업이 진행되어야 합니다. DeepNatural AI는 인공지능 어시스턴트가 먼저 빠르게 작업을 수행하고 사람들이 수정∙보완하는 프로세스로 작업 효율성을 극대화 시킵니다.
텍스트 어시스트

Case B - 자연어 이해 코퍼스 구축

자연어이해는 대화형 인공지능에서 꼭 필요한 요소이며, 개체명 인식은 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하도록 돕는데 중요한 태스크 중 하나입니다. 이러한 자연어이해 코퍼스를 구축하기 위해서는 사람들이 텍스트를 읽고 의미를 파악하면서 하나씩 어노테이션하는 작업을 수행해야 합니다. 딥네츄럴의 "Human & AI Collaboration Workflow"는 작업 시간을 단축시키고 더욱 정확한 결과를 제공하기 위한 최적의 프로세스를 제공합니다.

"데이터 생산 프로세스가 진행되면서 AI 어시스턴트는 주기적으로 생산된 데이터를 학습하죠.
프로젝트가 중∙후반부로 갈수록 AI는 점점 더 똑똑해지고 생산 효율성은 점점 더 높아집니다."

- DeepNatural AI