11만 건의 LLM 데이터셋 만들기, 직접 진행한 과정 모두 공개합니다. 데이터 과학과 품질 및 규제 분야 내 공신력 있는 문서 285건으로 11만 건의 LLM 데이터셋을 구축했습니다. 실제 데이터 구축 파이프라인을 공개합니다.
AI 거버넌스 프레임워크, 똑똑하면서도 윤리적인 AI를 만들려면? AI 거버넌스 프레임워크란 AI-Ready 데이터를 지속적으로 유지하는 윤리적 가이드라인입니다. AI 거버넌스를 구축하는 노하우 5가지까지 확인해 보세요.
Guide 데이터 품질 진단, 이렇게 하면 됩니다. 우리 데이터 품질, 괜찮은 걸까? 몇 번의 클릭만으로 바로 확인할 수 있어요. AI 학습 데이터를 점검하는 가장 쉬운 방법, 데이터클리닉
데이터 프로파일링이란? 데이터가 병든 ‘진짜’ 이유를 분석하려면 데이터 프로파일링이란 데이터를 객관적으로 분석해 데이터 속 문제점을 진단하는 과정입니다. 귀사의 병든 데이터, 그 원인을 찾아내고 싶다면 이 글을 참고해 보세요.
피지컬 AI 뜻, 똑똑하게 행동하는 AI의 특징은? 실제 국내 사례까지 피지컬 AI란, 현실 세계를 직접 인식하고, 판단하며, 스스로 움직여 행동하는 AI를 뜻해요. 또한 똑똑하게 행동하는 피지컬 AI는 이 2가지 조건을 갖추고 있습니다.
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데이터클리닉 for 공공기관 상위 5% AI 기업은 AI Ready 데이터를 구축하고 있습니다. AI 도입, 누구나 할 수 있습니다. 그러나 진정한 성패는 데이터의 ‘AI Ready’에 달려 있습니다. AI Ready 데이터를 구현한 실제 사례, 방법을 소개합니다.
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데이터 품질 진단 시점, 이때가 최고의 타이밍입니다. 데이터 품질 진단 시점, 언제가 최적의 시점일까요? 품질 진단 시점을 놓치지 않고 꾸준히 관리하는 방법, 모두 알려드리겠습니다.
AI 학습 데이터 구축? 성과 내는 조직만의 전략 3가지 성과 내는 조직은 AI 학습 데이터 구축부터 다릅니다. 평범하거나 품질 낮은 데이터가 아니라 ‘고품질 데이터를 구축하는 노하우 3가지’를 안내합니다.
데이터클리닉 for 공공기관 공공데이터 품질관리단계, 이 4단계만 따라 하면 품질관리 수준평가 최우수 공공데이터 품질관리, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시죠? 복잡한 품질관리 평가도 쉽고 체계적으로 대비할 수 있도록, 4단계 가이드라인을 제공해 드려요.
합성데이터 생성, 정의 및 사례 - 실제 데이터를 완벽히 대체할 수 있을까? 합성데이터는 실제를 완벽히 대체할 수 있을까요? 데이터클리닉에선 충분히 가능합니다. 그뿐만 아니라 합성데이터의 정의부터 생성 원리, 실제 사례까지 살펴볼게요!
데이터 품질 관리 솔루션 선택 기준, 도입 전 확인해야 할 체크리스트 3 데이터 품질 관리 솔루션, 왜 활용해야 할까요? 그리고 어떤 기준으로 선택해야 진정으로 우리 기업에 도움이 될까요? 체크리스트 3가지를 알아보겠습니다.
데이터클리닉 세미나 [데이터클리닉 웨비나] AI 모델 성능 관리, 이제는 데이터 경영의 시대 AI 솔루션의 성패, 결국 데이터 품질에 달려 있습니다. 이번 웨비나는 AI 모델의 성능 저하 원인, 해결책, 실제 기업의 데이터 품질 개선 사례까지 담겨 있습니다.
데이터클리닉 고객사례 인공지능 데이터 편향성을 개선하는 방법? 실제 사례를 통한 해결 방안 소개 인공지능 데이터 편향성이란 무엇이고, 발생하는 원인은 무엇일까요? 실제 사례부터 국내 기업의 해결 방안까지, 모두 알아보겠습니다.
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