Box Apps는 AI 덕분에 파일을 자동화된 워크플로로 변환할 수 있습니다.

독점: Encord는 오디오를 포함한 다중 모드 AI 데이터를 모두 하나의 플랫폼에 담습니다.

데이터 개발 플랫폼 엔코드는 비즈니스 분석을 넘어 “세계 유일의 멀티모달 AI 데이터 개발 플랫폼”으로 거듭나고 있습니다.

목요일에 회사는 오디오와 문서를 분류하는 새로운 다중 모드 데이터 주석 기능을 하나의 인터페이스에서 발표했습니다. 이 업데이트는 의료, 컴퓨터 비전 및 비디오 데이터에 대한 Encord의 기존 지원을 확장합니다.

지금까지는 AI 챗봇과 이미지 생성기가 비교적 일반적입니다. 그러나 텍스트를 생성하는 것보다 설득력 있는 비디오나 오디오를 생성하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. AI 업계는 특히 ChatGPT의 음성 모드와 같은 기능이 출시되면서 다중 모드 기능에 점점 더 중점을 두고 있습니다.

AI 모델을 미세 조정하려면 품질, 때로는 매우 구체적인 데이터가 필요합니다. 텍스트 기반 데이터는 이러한 복잡한 모델에 필요한 미묘한 차이를 제공하지 않으며, 의학과 같이 위험이 높은 상황에서는 정확성이 더욱 중요합니다. 빌더에게는 이상적으로는 한 곳에서 비디오, 오디오, 이미지, 그래프, 보고서, 소매 목록, PDF 등 모든 종류의 데이터에 주석을 달고 평가할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. Encord의 몇몇 고객은 의사 지원을 위한 더 나은 모델을 개발하기 위해 MRI 스캔과 같은 의료 이미지용 플랫폼을 사용합니다.

주석이 잘 달린 고품질 오디오 데이터는 음성 및 감정 인식 모델을 구축하는 데 도움이 되며 소리를 식별할 수도 있습니다. 비디오 및 오디오 AI 제품은 전사 또는 립싱크 정확도에서 인간과 같은 현실감을 달성하기 위해 점점 더 정교한 데이터 지원이 필요합니다. 예를 들어, AI 텍스트-비디오 플랫폼인 Synthesia는 Encord를 사용하여 실제와 같은 AI 아바타를 위한 훈련 모델을 개발합니다.

Encord의 업데이트에는 문서, 오디오 파일, 시각 및 의료 데이터에 대한 새로운 주석 및 큐레이션 기능이 포함되어 있습니다. 다중 모달 주석을 통해 AI 팀은 인터페이스를 사용자 정의하여 다양한 파일 형식을 나란히 검토하고 편집할 수 있습니다. 현재 다양한 데이터 유형이 여러 서비스와 플랫폼에 걸쳐 격리되어 데이터 주석을 작성하는 데 시간과 비용이 추가되는 경우가 많습니다. Encord는 이미 엔터티 인식, 번역, 요약, 텍스트 분류 및 감정 분석과 같은 주요 데이터 주석 카테고리를 지원합니다.

회사는 발표 자료에서 "이러한 사일로 도구를 통합하기 위한 통합 및 일관된 인터페이스가 부족하기 때문에 팀이 모델 개발 전반에 걸쳐 대규모 데이터 세트에 대한 가시성을 확보하는 것은 시간이 많이 걸리고 종종 불가능합니다"라고 밝혔습니다.

Encord를 사용하면 AI 팀은 데이터를 필터링하여 모델 구축에 필요한 것을 정확하게 식별하고 선별할 수 있습니다. 또한 평가 대시보드에서는 모델 성능을 방해하는 데이터에 플래그를 지정하여 팀이 해당 데이터를 제거하거나 교체할 수 있습니다.

Encord 담당자는 이메일을 통해 ZDNET에 "평균적으로 Encord 고객은 35% 더 작은 데이터 세트를 사용하므로 모델이 20% 더 정확하게 수행됩니다"라고 말했습니다.

데모에서 Encord 공동 창업자이자 사장인 Ulrik Stig Hansen은 ZDNET과의 인터뷰에서 회사가 품질과 중앙 집중화에 중점을 두는 것이 결국 인공 일반 지능(AGI)을 가능하게 하는 것이라고 보고 있습니다.