모델 학습
고성능 딥러닝 모델을 생성하는
오토딥러닝 학습
고성능 딥러닝 모델을 생성하는 오토딥러닝 학습
독보적인 오토딥러닝 기술력을 기반으로 한
다양한 학습 방법을 사용하여 고성능 검사 모델을 생성하세요.
독보적인 오토딥러닝 기술력을 기반으로 한 다양한 학습 방법을 사용하여 고성능 검사 모델을 생성하세요.
모델 학습
기존 딥러닝 모델 학습 과정에서 겪는 어려움
고성능 모델 학습은 딥러닝 엔지니어 없이 수행하기 어려우며, 엔지니어가 있더라도 많은 시행착오를 동반합니다.
기존 딥러닝 모델 학습 과정에서 겪는 어려움
내부에 딥러닝 엔지니어 없이는 모델 생성이 어려울 뿐더러, 작업자에 따라 검사 모델 성능이 달라지는 문제가 발생합니다.
기존 딥러닝 모델 학습 과정에서 겪는 어려움
내부에 딥러닝 엔지니어 없이는 모델 생성이 어려울 뿐더러, 작업자에 따라 검사 모델 성능이 달라지는 문제가 발생합니다.
해결 방법
오토딥러닝 알고리즘 기반의 딥러닝 모델 학습
해결 방법
오토딥러닝 알고리즘 기반의 딥러닝 모델 학습
해결 방법
오토딥러닝 알고리즘 기반의 딥러닝 모델 학습
투입 리소스는 최소로, 검사 성능은 최대로
투입 리소스는 최소로, 검사 성능은 최대로
주요 기능
현장 환경에 맞게 선택하는 다양한 모델 학습 방법들
현장의 니즈에 따라 최적의 학습 방식과 옵션을 선택해 딥러닝 검사 모델을 효율적으로 생성하고 활용할 수 있습니다.
주요 기능
현장 환경에 맞게 선택하는 다양한 모델 학습 방법들
현장의 니즈에 따라 최적의 학습 방식과 옵션을 선택해 딥러닝 검사 모델을 효율적으로 생성하고 활용할 수 있습니다.
빠른 모델 성능 검토가 필요한 경우
Quick Learning
빠른 모델 성능 검토가 필요한 경우, 최단 시간 내에 검사 모델을 학습합니다.
Quick Learning
빠른 모델 성능 검토가 필요한 경우, 최단 시간 내에 검사 모델을 학습합니다.
도메인 특화 검사 모델을 활용하고 싶은 경우
Transfer Learning
사전에 학습된 Pre-trained 모델을 활용하여 유사한 환경의 검사 모델로 활용할 수 있습니다.
모델의 성능 극대화가 필요한 경우
오토딥러닝 학습
자동으로 최적의 모델 구조와 하이퍼파라미터 값을 찾아 모델의 성능을 극대화합니다.
오토딥러닝 학습
자동으로 최적의 모델 구조와 하이퍼파라미터 값을 찾아 모델의 성능을 극대화합니다.
가벼운 기기에서 빠른 모델 추론이 필요한 경우
Quantization
모델 연산을 단순화하여 Edge 기기에서도 인퍼런스가 가능한 가벼운 모델을 생성합니다.
Quantization
모델 연산을 단순화하여 Edge 기기에서도 인퍼런스가 가능한 가벼운 모델을 생성합니다.
기존 모델의 추가 학습이 필요한 경우
Fast Retraining
새로운 데이터를 기존 검사 모델에 추가하여 재학습하고, 기존 성능을 유지하면서 빠르게 모델을 업데이트할 수 있습니다.
Fast Retraining
새로운 데이터를 기존 검사 모델에 추가하여 재학습하고, 기존 성능을 유지하면서 빠르게 모델을 업데이트할 수 있습니다.
플로우차트 모델로 복잡한 프로젝트도 해결
단일 모델로 해결하기 어려운 복잡한 프로젝트의 경우, 여러 개의 모델을 연결한 플로우차트 모델로 해결할 수 있습니다.
플로우차트 모델로 복잡한 프로젝트도 해결
단일 모델로 해결하기 어려운 복잡한 프로젝트의 경우, 여러 개의 모델을 연결한 플로우차트 모델로 해결할 수 있습니다.
Flowchart
복수의 검사 모델을 사용자가 원하는 대로 동시에 연결하여 사용할 수 있습니다.
Inference Center
산업 현장에 적용하기 이전, POC 과정에서 생성한 플로우차트 모델의 성능을 검증합니다.
Flowchart
복수의 검사 모델을 사용자가 원하는 대로 동시에 연결하여 사용할 수 있습니다.
Inference Center
산업 현장에 적용하기 이전, POC 과정에서 생성한 플로우차트 모델의 성능을 검증합니다.
차별점
단 한번의 클릭으로 검사 정확도 99.9% 모델 생성
딥러닝 비전문가도 오토딥러닝 학습을 통해 고성능 검사 모델을 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다.
차별점
단 한번의 클릭으로 검사 정확도 99.9% 모델 생성
딥러닝 비전문가도 오토딥러닝 학습을 통해 고성능 검사 모델을 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다.
차별점 1
높은 검사 정확도 확보
높은 검사 정확도 확보
기존 DL 솔루션 비전검사
94.6%
오토딥러닝 비전검사
99%
Segmentation 모델 사용
99%의 정확도 (f1 Score) 달성
이미지 수량 : Class별 570장
Segmentation 모델 사용
99%의 정확도 (f1 Score) 달성
이미지 수량 : Class별 570장
차별점 2
프로젝트 수행 기간 단축
프로젝트 수행 기간 단축
1년
오픈소스/직접 실험
오픈소스/직접 실험
4개월
타 딥러닝 솔루션
타 딥러닝 솔루션
2주
Auto Deep Learning
Auto Deep Learning
2024년 3분기 도입 사례
데이터 취득 후, 98%의 성능 확보까지의 시간
2024년 3분기 도입 사례
데이터 취득 후, 98%의 성능 확보까지의 시간
제품 소개
다양한 고성능 모델 학습 방법을 제공하는 뉴로클 소프트웨어
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Product Introduction
Looking for Model Training Software with Diverse Training Methods?
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오토딥러닝 모델 학습 소프트웨어
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