Make Data Valuable.
Application-driven MLOps
for Vision AI.

누구나 쉽게 AI를 펼칠 수 있는 Platform.
새로운 AI의 시대를 만들어 갑니다.

Why is it difficult to apply
AI to real-world problems?

딥러닝 적용시 해결해야 할 여러가지 어려움이 있습니다.

Labeling Cost

Labeling Cost

학습을 위하여 많은 Labeled Data와 인력이 필요하며, 이에 따른 비용과 시간이 많이 듭니다.

Low Quality Dataset

Low Quality Dataset

초기 학습 데이터는 실제 적용되는 현장에서 취득할 수 있는 제한된 샘플이기에 실제 데이터 전체를 대표하지 못합니다. 따라서, 성능을 높이기 위해서는 추가 학습 데이터 취득 및 재학습이 반복적으로 진행되어야 합니다.

Data Domain Differences

Data Domain Differences

환경 변화에 따른 실제 데이터의 분포가 조금씩 달라질 수 있기에 변화하는 환경에 적응하기 위해서 추가적인 학습이 필요합니다.

Data Export Limitations

Data Export Limitations

산업계에서 요구하는 Vision AI 응용의 경우에 대부분 현장에서 취득된 데이터의 외부 유출이 금지됩니다.
따라서, 딥러닝 기반 학습을 위해 필요한 데이터를 구하는 것이 현실적으로 매우 어렵습니다.

Lack of Diversity in Datasets

Lack of Diversity in Datasets

현장에서 특정 상황이나 특정 객체 검출에 있어서 데이터 확보가 힘든 경우가 많습니다.

Model Creation Cost

Model Creation Cost

특정 요구사항에 맞춘 AI Model을 만들고 적용하는데 시간과 비용이 많이 듭니다.

AutoCare Platform

AutoCare Platform은 Vision App을 빠르게 개발/배포/운용하기 위한 E2E All-in-One Vision AI Platform입니다.
AutoCare Platform을 활용하여 1) 현장에서 자동으로 데이터를 수집하고, 2) 현장에서 모델을 빠르게 학습하며,
3) 다수 디바이스에 빠르게 배포/설치하여, 4) 향상된 성능의 딥러닝 시스템 구축이 가능합니다.
또한 Vision App을 고객의 상황에 맞게 정의하여 배포함으로써 다양한 응용분야에 쉽게 적용할 수 있습니다.

E2E All-in-One Vision AI Platform

스누아이랩은 ‘현장 데이터 중심의 재학습 적용’이 가능한 E2E All-in-One Vision AI Platform을 제공합니다.

E2E All-in-One Vision AI Platform
All-in-one

All-in-one

현장에 독립 설치된 하나의 플랫폼에서 학습, 분석, 모델 성능개선, 모니터링 및 배포까지 가능

Auto Labeling

Auto Labeling

레이블링 비용 절약 및 프로젝트 진행 가속화

Data Filter

Data Filter

저품질의 데이터를 자동으로 필터링하여 데이터 퀄리티 향상

Domain Adaptation

Domain Adaptation

Unlabeled Data를 자동으로 수집하여 반복 재(현장)학습 수행

App Making

App Making

Low-code ML 플랫폼을 활용하여 현장 적응형 Vision AI App 생성 가능

Synthetic Data

Synthetic Data

디지털 환경에서 데이터를 합성하여 다양한 데이터 확보 가능

Products

Next Generation AI

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Next Generation AI

MLOps for Vision AI
Train Better, Build Faster

Data Collect 부터 Train, App Making 까지 모두 스케줄링이 되어 ML Pipeline이 자동 구동됩니다.

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AutoCare Ecosystem

스누아이랩의 AutoCare Ecosystem은 AI를 적용하려는 고객에게 다양한 가치를 제공합니다.

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