데이터 가공 및 분석
운영 중인 플랫폼 데이터를 기반으로 통계·AI 학습을 위한 수집,
클렌징, 라벨링, 분석툴 구축을 진행합니다.
알고리즘 개발
가공된 데이터를 활용해 챗봇, 문장·이미지 분석 등
다양한 알고리즘을 개발·학습시킵니다.
솔루션 커스터마이징
보유 데이터를 기반으로 콘텐츠 추천, 맞춤매칭, 분석 알고리즘을 커스터마이징해 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
AI 기술 혁신을 통한 데이터 기반
서비스 구축
TensorFlow, PyTorch, OpenAI API 등 최신 AI 기술을
활용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 개발합니다.
자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 챗봇 등 비즈니스에 적용 가능한
AI 솔루션을 제공합니다.
Process
- Step 01.
Data Collection & Definition
데이터 수집 및 정의
비즈니스 목표에 맞는 AI 적용 방향 설정 및
분석할 데이터 유형 및 주요 변수 정의 - Step 02.
Data Preprocessing & Preparation
데이터 전처리 및 모델링 준비
수집된 데이터 정제 및 정규화 및
AI 모델 학습을 위한 데이터셋 구축 - Step 03.
AI Model Development
AI 모델 개발
머신러닝/딥러닝 모델 학습 및 최적화 및
TensorFlow, PyTorch 등을 활용한 AI 모델 개발 - Step 04.
Model Testing & Validation
모델 테스트 및 검증
AI 모델의 성능 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝 및
예측 정확도 및 신뢰성 검증 - Step 05.
Deployment & Integration
AI 시스템 배포 및 운영
AI 모델을 실제 서비스에 적용 및 운영 및
지속적인 성능 모니터링 및 유지보수 - Step 06.
Optimization & Continuous Improvement
최적화 및 지속적 개선
AI 모델 고도화 및 데이터 추가 학습 및
새로운 기능 확장 및 비즈니스 적용 범위 확대
Core Value
- 01. 사용자 중심 시스템
- #사용자 경험 강화
- #UX디자인
- #표준화된프로세스
- 02. 완벽한 유지보수
- #지속가능운영
- #전문교육지원
- #신속한유지보수
- 03. 효율적인 시스템
- #통합데이터관리
- #운영최적화
- #서비스일관성
- 04. 확장의 용이성
- #모듈화설계
- #확장성강화
- #서비스유연성
- 05. 최적 기능 구현 시스템
- #기능세분화
- #필요기능중심
- #모듈기능최적화
- 06. 안정성 및 보안성
- #프레임워크보안
- #모의해킹테스트
- #전문인력투입
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