Uber AI Solutions
NexusAi 요약: Uber의 프로덕션 데이터 파이프라인과 기여자 네트워크를 바탕으로 생성형 AI, 에이전트, 로보틱스, 자율주행 모델 개발에 필요한 글로벌 운영 데이터를 제공하고, 데이터 어노테이션과 휴먼 인 더 루프 검증을 지원하는 엔터프라이즈급 데이터 플랫폼입니다.
NexusAi 개요
워크플로는 데이터 수집 범위와 작업 설계부터 시작해 어노테이션, 반복 검증, 테스트 세트 구축으로 이어집니다. 팀은 데이터셋 품질, 오류 분석, OOS 식별을 위한 구조화된 결과와 지표를 받아 특정 문제를 겨냥한 재학습을 진행하고 프로덕션 신호를 바탕으로 지속적인 평가를 수행할 수 있습니다.
주요 기능 및 구성 요소
실제 운영 환경의 다양성을 반영하는 데이터셋이 필요한 ML 엔지니어, 데이터 과학자, 로보틱스 팀, 제품 책임자, 연구 그룹에 적합합니다. 공개 데이터의 범위가 충분하지 않거나 프로덕션 환경의 예외 상황, 안전 시나리오, 특정 지역의 특성을 고려해 모델을 검증해야 할 때 특히 유용합니다.
- 지역별 맞춤형 샘플링 전략으로 지리적으로 세분화된 센서 데이터셋을 수집합니다.
- 도메인별 분류 체계를 적용해 멀티모달 데이터에 라벨을 부여하고, 여러 차례 사람의 검증을 거칩니다.
- 표준 내보내기 형식을 사용해 안전한 파이프라인을 모델 학습 워크플로에 통합합니다.
- 프로덕션 환경의 예외 상황과 실패 유형을 재현하는 평가 도구 모음을 반복 실행합니다.
- 기여자 풀을 관리하고 부정행위 탐지를 적용해 어노테이션 품질을 유지합니다.
플랫폼 주요 특징
인용문
먼저 범위 설정 미팅을 통해 수집 목표, 데이터 유형, 어노테이션 분류 체계를 정의하세요. Uber AI Solutions는 기존 학습 파이프라인에 맞춰 API 기반 데이터 수집과 표준화된 내보내기를 지원합니다. 온보딩 및 문서에는 데이터 계약, 기여자 가이드라인, 규정 준수 요건이 포함되며, 전체 프로덕션 데이터 피드로 확장하기 전에 파일럿 데이터셋을 운영할 수 있습니다.
NexusAi: 프로덕션 환경에서 검증된 데이터 수집 및 검증 방식을 적용해, 실제 운영 조건을 반영한 데이터로 모델을 학습합니다.
시작하기
Uber AI Solutions의 차별점은 실제 운영 환경을 충실히 반영한다는 데 있습니다. 배포된 시스템을 바탕으로 설계한 데이터, 품질과 규정 준수를 위한 엔드투엔드 파이프라인, 글로벌 기여자 네트워크를 제공합니다. 생성형 모델, 로봇 시스템, 안전이 중요한 에이전트를 개발하는 팀은 측정 가능한 데이터셋 관리 체계를 통해 놓치는 부분을 줄이고 프로덕션 도입을 앞당길 수 있습니다.
도구를 열고 핵심 제품 경험을 검토하세요.
계정을 만들거나 기존 워크스페이스에 접속하세요.
자신의 작업으로 속도, 품질, 적합성을 판단하세요.
최종 결정 전에 유사한 AI 도구를 확인하세요.
Uber AI Solutions
Uber Technologies Inc.는 10년간 축적한 프로덕션 AI 경험과 운영 인프라를 엔터프라이즈 데이터 서비스에 적용합니다. 복잡하고 안전성이 중요한 분야에서 모델을 신속히 준비할 수 있도록 실세계 데이터, 규정 준수, 확장 가능한 사람 중심 워크플로에 주력합니다.
Uber AI Solutions는 Uber가 프로덕션 환경에서 쌓은 경험을 엔터프라이즈 모델 개발을 위한 데이터 및 인프라 서비스로 제공합니다. 대규모 실세계 데이터 수집, 작업별 어노테이션, 품질 관리, 사람의 검증 워크플로를 결합해 다양한 예외 상황에서 발생하는 실패를 줄입니다. 생성형 AI와 에이전트 활용 사례는 물론, 로보틱스 및 자율주행 학습과 범용 공개 데이터만으로는 부족한 도메인별 데이터셋도 지원합니다. 제공 항목에는 안전한 데이터 수집, 거버넌스가 적용된 파이프라인, 언어·센서·이미지 작업을 수행하는 글로벌 기여자 풀이 포함됩니다. 데이터 출처 추적과 감사 가능성, 모델 학습 및 평가를 위한 연동 기능을 중점적으로 제공하므로 엔지니어링 팀은 측정 가능한 데이터 품질과 규정 준수 체계를 바탕으로 프로토타입에서 프로덕션까지 나아갈 수 있습니다.
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