Cielab a annoncé avoir obtenu la note « Classe A » dans le cadre du projet de certification de la qualité des données (certification DQ) organisé par le ministère des Sciences et des TIC et l'Agence coréenne de promotion de l'industrie des données.
La certification DQ est un système qui évalue et certifie la qualité des données conformément à la loi-cadre sur la promotion de l'industrie et de l'utilisation des données, et se concentre sur le renforcement des capacités de gestion des données et l'amélioration de la fiabilité. Dans ce processus de certification, Cielab a soumis les données de LVM Automobile (91 classes) et Logo (124 classes) comme cibles de certification, et environ 20 000 données d'objet et d'étiquetage (boîte englobante d'annotation, segmentation) ont été vérifiées avec une seule erreur. La certification a été passée avec succès processus sans aucun problème et a obtenu une note de classe A. Certification reçue de Wise Stone.
X-GEN de Seelab est une plate-forme propriétaire de génération de données synthétiques capable de générer des données d'apprentissage dans diverses conditions. Il reproduit plusieurs variables et scénarios, notamment les conditions météorologiques, l'heure et les angles de caméra, et peut générer automatiquement plus de 100 feuilles de données par minute, fournissant des données de haute qualité tout en économisant du temps et de l'argent.
« Cette note de classe A témoigne de notre technologie de création et de gestion des données », a déclaré Lee Moon-kyu, directeur général de Cielab. « Nous continuerons à sécuriser des données de haute qualité pour résoudre les problèmes d'IA et de pénurie de données et contribuer au développement industriel. "
Lee Young-seok, PDG de Wisestone, a déclaré : « L'ensemble de données synthétiques LVM de Seelab présente une nouvelle possibilité de sécuriser efficacement les données de haute qualité requises pour l'apprentissage de l'IA », ajoutant : « Il surmonte les difficultés de collecte de données réelles et fournit des données de haute qualité qui reflètent diverses « En générant des données, nous pourrons accélérer le développement des modèles d’IA et améliorer leur précision », a-t-il déclaré. Il a ajouté : « On s’attend à ce que cela contribue grandement au développement de la technologie de l’IA car elle peut générer en toute sécurité des données diverses, y compris des cas rares et des situations dangereuses. »
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