혁신
성장
파괴
투명
이익
좋은 인공지능을 만들기 위해서는
이것을 데이터를 시스템적으로 가공함으로써
지금까지 AI개발에 있어서
**고객이 원하는 데이터 스펙 → 가공기업이 데이터 가공 → 모델 학습
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프로세스로 진행해 한 번의 학습을 전제하는 학습과 달리
**고객이 원하는 데이터 스펙 → 템플릿을 통한 데이터 가공 → 데이터가 학습에 용이한지 확인 → 데이터 학습
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프로세스를 통해 학습한 모델이 충분한 수치가 나오지 않을 때 바로 데이터 수정부터 사이클을 돌려 더욱 성능이 좋은 인공지능으로 거듭나게 만들어줍니다.