내용물
1. AI 확장
2. 검토
3. 대안
4. 자주 묻는 질문

2024년 Scale AI 최종 검토 업데이트

아렌 우즈아렌 우즈2024년 2월 4일 업데이트일체 포함

많은 라벨링 서비스나 회사는 이를 알고 있습니다. AI 확장 데이터 증강 서비스 측면에서 생산성 상승 및 증대에 큰 도움이 됩니다. 이 AI 도구는 기업에 제공하는 기능 때문에 선두를 달리고 있습니다. 그렇기 때문에 많은 직원들이 이 도구를 알고 싶어하며 업무에 활용하고 기업 목적으로 데이터를 관리하는 데 관심을 갖고 있습니다.

그에 맞춰 우리는 이 게시물에서 그 기능과 우리 조직이나 회사를 위한 훌륭한 데이터 관리를 효과적으로 구축할 수 있는 방법에 대해 논의하기 위해 왔습니다. 아래에서 훨씬 포괄적인 세부 정보를 확인하시기 바랍니다.

AI 검토 확장
1부. Scale AI란? 2부. AI 확장 검토 3부. AI 대안 확장 4부. Scale AI Review에 대한 FAQ

1부. Scale AI란?

8.5 전반적인

사용의 용이성:8.5

기능:9.0

전문적인8.5

안전한:8.0

AI 확장

Scale AI는 인간에게서 유래한 증강현실 데이터 서비스, AI가 작동하는 등 놀라운 기능을 제공하는 대표적인 도구 중 하나입니다. 이 도구는 통계 검사 기능이 강화된 기계 학습을 통해 구동됩니다. 우리가 누릴 수 있는 가장 큰 유연성 중 하나는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 능력입니다. 이러한 이유로 Pinterest, SAP, Lyft와 같은 애플리케이션과 사이트는 데이터를 유지하기 위해 이 애플리케이션을 지속적으로 신뢰하는 예입니다. 또한 이 Scale AI 라벨링 도구는 놀라운 작업과 결과로 인해 신뢰할 수 있는 기능입니다. 이 도구에 대한 구체적인 세부 사항을 논의하면서 계속 읽어보세요.

특징

이 도구를 사용하여 즐길 수 있는 기능에 대한 개요입니다. 그런 다음 이 기사의 다음 부분에서는 각 정의를 살펴보고 그것이 우리에게 어떻게 중요한지 살펴보겠습니다.

◆ 데이터 라벨링.

◆ 데이터 큐레이션.

◆ Ai Platform 생성기 확장.

◆ 거대한 언어 모델을 사용자 정의합니다.

◆ 사례 연구를 위한 자료.

장점
대기업은 이 앱을 신뢰합니다.
그것은 매우 효과적이고 유용합니다.
이 도구에는 엄청난 기능이 포함되어 있습니다.
그것은 여전히 인간의 노동과 봉사에 의해 뒷받침됩니다.
단점
Scale AI 가격은 비쌉니다.
일부 기능에는 안전상의 문제가 있습니다.
UI와 기능은 처음에는 압도적이다.

2부. AI 확장 검토

데이터 라벨링

많은 사용자는 이 도구가 뛰어난 성능의 모델을 구동하는 측면에서 최고의 품질을 가지고 있다고 주장하고 있습니다. 이 도구는 AI 기반 기계와 인간의 노동력을 모두 활용하는 독창적인 라벨링 산업과 기능을 제공합니다. 이 두 가지 훌륭한 요소를 통해 부인할 수 없는 품질, 효율성, 유효성 및 확장성을 갖춘 놀라운 성능을 제공할 수 있었습니다.

AI 라벨링 확장

규모 해고/데이터 큐레이션

Scale AI의 다음 기능은 가치 있고 지능적으로 관리되는 서비스로 데이터를 선택하는 기능입니다. 이는 데이터 세트를 엄청나게 관리하는 데이터 큐레이션 기능이 있기 때문에 가능합니다. 이 기능을 사용하면 이제 데이터 세트를 쉽게 관리하고 모델을 테스트 및 평가하며 복잡한 문제 없이 도구를 비교하고 레이블을 지정할 수 있습니다. 또한 Scale AI는 라벨링 가치에 대한 예산을 극대화하는 데 큰 도움이 됩니다.

AI 데이터 큐레이션 확장

AI Platform 생성기 확장

AI Platform Generator와 관련하여 이 도구는 생성적 AI 전략 관리를 지원하는 풀 스택 플랫폼을 보유하고 있습니다. 또한 Scale AI의 이 기능은 미세 조정, 보안 검사, 모델 보호, 엔지니어링 프롬프트, 모델 평가 및 진취적인 애플리케이션을 포함한 엄청난 기능을 제공합니다.

AI 스케일링 데이터 확장

대규모 언어 모델 사용자 정의(CLLMS)

Scale AI의 CLLM 또는 Custom Large Language Models 기능은 많은 언어 모델을 위한 훌륭한 검색 및 플러그인입니다. Scale AI는 사용자가 관리에 케이스를 사용할 때 성능을 향상시킬 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

대규모 언어 모델을 사용자 정의하는 AI 확장

사례 연구를 위한 리소스

Scale AI로 즐길 수 있는 또 다른 기능이 있습니다. 그들의 웹사이트는 확장 프로세스를 지원할 수 있는 놀라운 데이터, 리소스 및 사례 연구를 제공합니다. 이러한 세부 정보와 정보는 경쟁사보다 훨씬 더 높은 품질의 데이터를 만들 수 있습니다.

AI 확장 사례 연구 리소스

3부. AI 대안 확장

V7

우리가 사용할 수 있는 첫 번째 대안은 놀라운 V7입니다. 이 도구는 제공하는 기능 때문에 Scale AI와 유사합니다. 그보다 우리가 즐길 수 있는 두 가지 기능에 대해 이야기해보자. 첫째, V7은 UX 친화적인 구성 작업을 갖춘 데이터 세트 관리 도구이기도 합니다. 둘째, AI 기반 주석 및 데이터 라벨링 기능도 제공됩니다. 이것이 바로 V7이 Scale AI의 훌륭한 대안인 이유입니다.

V7

만찬주석을 달다

다른 한편으로는 컴퓨터 비전 팀을 위한 엔드투엔드 관리자 서비스를 제공할 수 있는 SuperAnnotate도 있습니다. 이 도구는 데이터 라벨링과 데이터 파이프라인의 간단한 자동화 생성에 도움이 되는 툴킷을 제공한다는 점에서 매력적입니다. 게다가 이 도구는 의미론적 분할을 우선시합니다. 더 간단한 설명을 위해 이미지 또는 시각적 개체를 여러 세그먼트로 분할하는 이미지 분할 프로세스를 자세히 설명합니다. 이 기능은 Scale AI Photo AI와 매우 유사합니다.

만찬주석을 달다

라벨박스

세 번째 대안으로는 데이터에 라벨을 지정하는 훌륭한 도구인 Labelbox가 있습니다. 이 제품군은 초보 기업을 위한 것입니다. 게다가 이것은 NLP 프로젝트에도 좋습니다. 기능 외에도 이 도구는 필요한 작업 흐름을 사용자 정의할 때마다 간단하고 모듈식 설정을 제공할 수 있습니다.

라벨박스

4부. Scale AI Review에 대한 FAQ

Scale AI는 공개적으로 거래되나요?

공개적으로 거래되는 Scale AI에 대해 궁금한 사용자가 있다면 지금 바로 답을 얻으세요. 이 서비스를 만든 회사가 비공개이기 때문에 Publick Scale Ai 가격이 존재하지 않습니다. 이는 Scale AI를 통해 비공개적으로 거래를 진행할 수 있음을 의미합니다. 이런 일이 일어나는 주된 이유 중 하나는 그들이 가지고 있는 평판 때문입니다.

Scale AI는 진짜 회사인가요?

우리 중 많은 사람들은 Scale AI가 조직의 데이터 세트 관리를 돕는 Labeling Data 회사의 창립자라는 것을 알고 있습니다. 일부 사용자에게는 의심스러운 반면 일부 사용자는 회사가 합법적이고 신뢰할 수 있다고 지적했습니다.

Scale AI는 정확히 어떤 일을 하나요?

이 도구에는 활용할 수 있는 기능이 많이 있습니다. 그러나 그것이 제공하는 주요 기능 중 하나는 우리가 보유한 데이터를 관리하고 레이블을 지정하는 기능입니다. 실제 인간 능력이 이를 수행한다면 관리 기능이 있는 AI 생성기이기 때문에 이제 라벨 작업 작업 시간을 줄일 수 있습니다.

Scale AI는 어떻게 돈을 벌까요?

돈을 벌려면 성공을 위한 프로세스와 전략 계획이 필요합니다. Scale AI의 경우 돈을 버는 과정이 매우 간단합니다. 주로 서비스 구독과 프로젝트 관리 거래를 통해 돈을 벌고 있습니다.

Scale AI를 사용하는 것이 권장됩니까?

Scale AI의 사용은 항상 우리가 관리하는 회사의 요구에 따라 달라집니다. 귀하의 회사가 이미 수많은 데이터를 관리하고 있고 이미 많은 수익을 올리고 있다면 이러한 도구를 활용하는 것이 효과적이고 효율적일 것입니다. 반면에, 새로운 데이터 라벨링 회사에는 비용이 많이 들고 처음에는 반드시 그런 것은 아니기 때문에 권장되지 않습니다.

결론

따라서 우리는 Scale AI가 수많은 데이터에 라벨을 지정하는 데 훌륭한 도구라는 결론을 내릴 수 있습니다. 다른 기능의 도움으로 이제 우리는 더 적은 시간으로 다른 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다. 그러나 Scale AI가 다소 비싸다고 생각한다면 이를 사용하는 몇 가지 대안을 찾을 수 있습니다. 이제 이 가이드가 필요한 친구를 알고 계시다면 이 게시물을 공유해 주세요. 저희도 도움을 드리고 싶습니다.

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