LISA
편리한 맞춤 설정 기능
AI 전문가가 튜닝한 맞춤 프리셋으로 모델을 빠르게 개발하고,
변화하는 현장 상황에 따라 임계값을 자유롭게 변경해 모델 성능을 유연하게 개선할 수 있습니다.
AI 전문가가 튜닝한 맞춤 프리셋으로 모델을 빠르게 개발하고, 변화하는 현장 상황에 따라 임계값을 자유롭게 변경해 모델 성능을 유연하게 개선할 수 있습니다.
머신러닝 엔지니어가 사전에 튜닝한 맞춤 학습 프리셋
LISA는 모델 크기, 학습 반복 횟수, 검증 주기, 고정밀 옵션, 가중치 갱신 속도, 가중치 감소율, 학습 방식(Context/Texture 우선), 평가 데이터 비율, 이미지 배율, 수직/수평 Flip, 회전 범위, 밝기 조절 등 매우 다양한 학습 프리셋 옵션을 제공합니다. 머신러닝 전문 엔지니어가 광범위한 사전 실험을 통해 도출한 추천 프리셋을 기본으로 설정해, 사용자가 각 요소의 영향도를 정확하게 알지 못하더라도 최적의 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. 더 섬세한 조정이 필요한 경우에는 사용자 친화적인 UI를 통해 각각의 학습 프리셋을 쉽게 변경할 수 있습니다.
모델 버전 관리/실험 재현/재학습
LISA는 모델 버전 관리 기능을 지원합니다. 각 모델이 언제 어떤 데이터셋과 학습 프리셋으로 훈련되었는지 추적합니다. 특정 모델의 성능을 검증하기 위해 필요한 모든 정보가 기록되어 있기 때문에 서로 다른 사용자도 같은 조건으로 실험을 재현할 수 있습니다.
또한, 특정 모델을 재학습시키는 기능도 지원합니다. 사용자는 모델을 처음부터 새로 구성할 필요 없이 데이터 셋만 추가로 입력하면 됩니다. 기존 ROI와 학습 프리셋 등 검증된 파라미터를 그대로 적용하면 학습의 일관성을 유지하고 모델을 더욱 빠르게 개선할 수 있습니다. 모델 개발 시간을 크게 단축할 수 있으며, 새로운 데이터를 기존 모델에 신속히 반영함으로써 변화하는 시장의 요구사항에 효과적으로 대응할 수 있습니다.
손쉬운 임계값 변경을 통한 모델 정확도 향상
LISA는 평가 및 테스트의 이상 감지 구간을 한눈에 식별할 수 있도록 시각화 된 UI를 제공하고, 성능 확인 후 모델의 이상 감지 임계값(Threshold)을 손쉽게 조정할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 마우스 드래그로 검사 기준선을 상하로 이동시켜 다양한 임계값 별 결과를 즉각 확인할 수 있으며, 보다 정밀한 제어가 필요한 경우에는 임계값 숫자를 직접 입력할 수 있습니다. 이처럼 모델의 민감도를 직접 조절하고 실험함으로써 특정 환경에 맞는 모델의 최적 성능을 빠르게 달성할 수 있습니다.
현장 적용 후 검사 기준이 변해도 자유롭게 맞춤 설정
현장 적용 이후에도 마찬가지로 검사 기준을 유연하게 바꿀 수 있습니다. 적용 이후 검사 규칙이 변경되면 새로운 데이터 라벨링과 재학습을 다시 해야 하는 경쟁사 딥러닝 검사 모델과 달리, 마우스로 검사 기준선을 위아래로 이동시키거나 숫자를 직접 입력해 임계값(Threshold)을 간편하게 변경할 수 있습니다. 시스템은 해당 변경 사항에 따른 이상 감지 결과를 실시간으로 업데이트하여 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 임계값 변경이 실제 운영에 미치는 영향을 즉시 평가하고 최적의 설정 값을 찾아낼 수 있으며, 모델을 재생성하고 배포하는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
이미 수많은 파트너 기업이 LISA를 통해
산업용 AI를 성공적으로 도입하여
비즈니스 성장을 견인하고 있습니다.
이미 수많은 파트너 기업이 LISA를 통해 산업용 AI를 성공적으로 도입하여 비즈니스 성장을 견인하고 있습니다.
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