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SentiSight.ai의 인터랙티브 환경은, 딥 러닝 모델을 훈련시킬 수 있도록 설계되어 있습니다. 다음과 같은 성능을 제공하고 있습니다:

• 이미지 라벨링 툴킷
이미지 분류, 물체 탐지 및 이미지 세분화 모델을 위해서 라벨을 붙이도록 지원합니다. 직관적인 인터페이스를 통해서 라벨링을 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다. 결과도출 라벨은 딥 러닝 알고리즘을 위해 적절한 포맷으로 자동적으로 저장이 됩니다.

• 훈련 환경
모델은, 직관적인 유저 인터페이스를 통해서, 코딩이 필요없이, 준비된 이미지들에 대해서 훈련될 수 있습니다.

• 인터랙티브 통계
모델의 성능에 관한 정보는 훈련 프로세스 이후에 산출됩니다.  예측 정확도, 정밀성, 리콜 기타 여러 메트릭스를 통해서 모델의 성능을 측정할 수 있게 됩니다. 이러한 정보는, 모델이 얼마나 효율적인지 간략히 명시되도록 즉시 확인하고 필터링 할 수 있으며, 성능을 향상시키기 위한 지침을 제공합니다.

• 온라인 모델 사용
유저에 의해서 훈련된 모든 모델들은, 새로운 그리고 이전에 본 적 없는 이미지들에 기반하는 예측을 하는 데 사용될 수 있습니다. 이 모델들은 SentiSight.ai 플랫폼 또는 REST API를 통해서 온라인에서 사용될 수 있습니다.

태스크가 표준적이지 않거나 또는 복잡한 경우에는 커스텀 프로젝트를 지원할 수 있습니다. 이 경우에는 당사의 전문가가 모델의 셋업 및 훈련을 담당하게 되며, 유저는 이미지 라벨링에만 관여하면 됩니다.

상세한 정보는, SentiSight.ai 웹사이트를 방문해 보시기 바랍니다.

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