데이터 부족 위험의 조기 식별
VISION AI
DataForge
합성 결함·자동 라벨·데이터셋 관리 — 희귀 불량을 보완하고 데이터셋의 출처, 라벨, 사용 이력을 관리하기 위한 제조 AI 데이터 도구입니다.
Roadmap · 검증 필요합성·증강 데이터의 사용 범위 관리
라벨 품질과 모델 버전의 추적성
COMPONENTS
구성
- Dataset Registry
- Label Workflow
- Synthetic Data
- Quality Check
INTEGRATION
연동
- InspectAI
- VisionOps
- Object Storage
- Annotation Tool
DELIVERABLES
산출물
- 데이터셋 카드
- 라벨 기준서
- 합성 데이터 검토 기록
- 모델 학습 이력
VALIDATION ITEMS
공개 사양보다 먼저 확인할 항목
실제 샘플과 설비 조건을 기반으로 아래 항목을 검증한 뒤 성능·사양·일정을 확정합니다.
- 01데이터 권리
- 02합성 데이터 편향
- 03라벨 일관성
- 04보안 반출 조건
RELATED
관련 솔루션
기존 카메라와 설비를 살리면서 검사 모델의 배포, 데이터, 리포팅까지 하나의 운영 루프로 연결합니다.
