솔루션
Re:In
AI 신뢰성 검증을 위한 혁신적인 데이터 밸런스 분석 솔루션Re:In은 인간의 편향되거나 누락된 지식 또는 주관적 관념으로 인해 수집되지 못한 검증용 데이터셋을 공학적이고 객관적인 방법인 데이터 밸런스 기술을 적용하여 (반)자동으로 도출하는 설계 도구입니다.
데이터
밸런스
인공지능 검증에 사용될 데이터의 다양성을 평가하는 표준 기술이자 밸런스 측정을 위한 (반) 자동화 데이터셋 설계 기술입니다.
- 시계열
- 이미지
- 링크
- 텍스트
- 웨이브
- 영상
- AI 검증용 데이터를 다양성 관점에서 평가하는 '데이터 밸런스' 기술 적용
- 객관적으로 AI 검증용 데이터셋 도출
- AI모델의 에너지 사용량 및 탄소 배출량 예측
- AI 데이터 및 모델의 다양성/편향성을 평가하기 위해 시나리오 설계 (TTAK.KO-11.0280 표준 적용)
- 사용자 데이터를 신뢰성 지표 측정에 적합한 메타데이터로 테이블화 (CSV 파일 변환)
증강데이터
강제 생성
AI모델에 활성화된 뉴런 커버리지를 측정하여 불확실성을 낮추는 기법으로, AI 모델에 오동작을 유발할 수 있는 증강 데이터를 강제 생성하여, AI 모델의 일반화를 체크합니다.
