왜 Skim AI인가?

80%가 넘는 데이터 과학 프로젝트가 테스트를 넘어 프로덕션 단계로 넘어가지 못합니다. 저희의 임무는 이러한 장애물을 제거하여 머신 러닝을 대중화하는 것입니다. 저희 팀은 귀사의 팀이 성능을 최적화할 수 있도록 맞춤형 머신 러닝 모델을 구축, 배포 및 유지 관리합니다.

혜택

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ML과 AI를 활용하여 비즈니스를 확장하고 효율성을 개선하는 방법을 알아보세요.

- 전문가와 긴밀히 협력하여 현재 운영을 개선할 수 있는 기회를 찾아보세요. 숙련된 데이터 과학자들로 구성된 팀이 있든, ML의 잠재력을 처음 접하든, 전체 컨설팅 평가를 통해 어떤 프로세스를 자동화할지 정확히 파악할 수 있습니다.

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팀에서 리소스를 빼앗기지 않도록 모델을 계획, 개발, 교육 및 배포하는 작업을 당사에 맡기세요.

- 필요한 데이터 찾기 또는 생성


- 필요한 위험 평가 수행

- 실행할 올바른 모델 선택


- 모델 검증 방법론 정의하기


- 프로덕션 롤아웃


- 업데이트 및 지속적인 모델 유효성 검사

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유지보수는 Skim AI에 맡기거나 직접 수행하려는 경우 당사 팀으로부터 교육을 받으세요.

- 모델이 노후화되지 않도록 최신 상태로 유지하여 현재의 역동성을 반영하세요.

일반적인 사용 사례

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데이터 분류 및 태그 지정: 내 방법론에 맞는 감성어, 태그 또는 라벨을 예측합니다. 문장, 문서, 트윗을 분류하는 데 사용하는 모든 수동 라벨을 입력합니다.


수동 태깅 및 분류 작업의 일부를 자동화로 전환하세요.


- 미디어 측정 및 분석, 홍보, 저널리즘, 연구 부서, 연구원, 애널리스트


- 운영: 자동화된 태깅을 사용하여 데이터를 정렬하거나 필요한 데이터를 데이터베이스에 추출하고, 시각화하여 검색 가능하게 만들거나, 경고를 트리거하여 문제를 담당자에게 전달할 수 있습니다.

엔티티 추출: 대규모로 소비하는 미디어(뉴스, 소셜 미디어, 리서치)에 어떤 기관, 사람, 회사, 위치, 날짜, 금액 등이 관련되어 있는지 파악할 수 있습니다. 높은 수준의 통계를 수집하고 대규모로 데이터를 집계하여 데이터 시각화를 강화하는 데 자주 사용됩니다.


- 미디어, 홍보, 거시 경제 연구

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감정 분류: 내 방법론에 맞는 감성어, 태그 또는 라벨을 예측합니다. 문장, 문서, 트윗을 분류하는 데 사용하는 모든 수동 라벨을 입력합니다.


수동 태깅 및 분류 작업의 일부를 자동화로 전환하세요.


- 미디어 측정 및 분석, 홍보, 저널리즘, 연구 부서, 연구원, 애널리스트

추천 모델: 유사한 미디어(웹 또는 자체 데이터베이스에서), 기사, 제품을 몇 초 만에 찾아보세요.
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시맨틱 검색: 자연어로 미디어 또는 뉴스 데이터베이스, 학술 논문 데이터베이스를 검색하고 검색어에 사용된 텍스트와 정확히 일치하지는 않지만 관련성이 있는 결과를 검색합니다.

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