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Agentic Labeling

AI로 사전 라벨링. 맥락에 맞게 검토.

모델 기반 라벨링, 사람의 검토, 선별된 학습 데이터를 하나의 Physical AI 워크플로로 연결하세요.

  1. 정의

    라벨링 작업 정의

  2. 지원

    사전 라벨 생성 및 검토

  3. 개선

    수정 사항을 학습 데이터로 전환

Agentic Labeling

데이터에 맞는 자동화를 구축하세요.

규모를 확대하기 전에 유용한 워크플로를 검증하세요. 모델 선택, 검토 작업량, 배포 방식은 작업에 따라 달라집니다.

정의

라벨링 작업 정의

파일럿에 사용할 대표 센서 데이터, 라벨 분류 체계, 품질 검사를 선택하세요.

지원

사전 라벨 생성 및 검토

지원되는 모델로 사전 라벨을 생성하세요. 프로젝트의 라벨링 지침에 따라 결과를 검토하세요.

개선

수정 사항을 학습 데이터로 전환

오류를 수정하고 검토된 데이터를 선별한 뒤, 적용 범위를 넓히기 전에 다음 모델 버전을 평가하세요.

모델 탐색

시작할 모델을 찾아보세요.

카탈로그에서 기능과 통합 세부 정보를 살펴보세요. 가용성과 배포 옵션은 모델마다 다릅니다.

Agentic Labeling

대표적인 파일럿부터 시작하세요.

센서 데이터, 라벨링 요구 사항, 검토 기준을 준비하세요. 작업에 맞는 워크플로를 함께 설계할 수 있습니다.