AI WMS(창고관리)
입출고 예측과 최적 배치로 물류 운영 효율을 극대화
AI 모델 개발
데이터부터 모델까지 하나의 플랫폼이어야 성공합니다
데이터 관리부터, 라벨링, 모델 학습 후 모델 성능 평가 및 배포, 고도화
데이터 관리·선별
액티브 러닝과 커버리지 분석으로 중복·저가치 데이터를 줄이고, 학습에 영향도가 높은 샘플을 선순위로 선정합니다. 예산 대비 성능을 극대화하세요.
- 불필요한 오버랩 제거 및 데이터 청소
- 난이도·불확실성 점수 기반 샘플링
- 클래스 밸런싱 및 편향 최소화
데이터 라벨링 자동화
직관적인 주석 도구와 품질 검수(Review/QC) 플로우로 라벨의 일관성을 확보합니다. 자동화 제안과 단축키, 템플릿을 통해 대규모 데이터도 빠르게 처리할 수 있습니다.
- 체크리스트 기반 QA와 다중 검수
- 반자동/자동 어시스트로 생산성 향상
- 작업 현황·품질 대시보드 제공
AI 모델 개발·배포
실험 관리와 하이퍼파라미터 튜닝, 버저닝을 표준화하여 재현 가능한 트레이닝을 구현합니다. 성능 비교와 추적이 쉬워 의사결정이 빨라집니다.
- 실험·데이터셋·모델 버전 관리
- 하이퍼파라미터 스위프 및 로그 시각화
- 배포를 위한 아티팩트 패키징
