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제 업무에서 데이터 라벨링은 매우 중요한 부분입니다. 그래서 저는 업무를 수행할 때 쉽게 사용할 수 있는 Appen의 라벨링 툴을 활용합니다.
Cullen Billhartz
머신 러닝 및 컴퓨터 비전 기술자, Boeing
Appen 덕분에 고객이 관심을 두는 지표를 충족하면서도 기능이 올바로 작동할 수 있는 AI 모델을 마련했습니다. 이를 통해 고객으로부터 큰 신뢰를 얻게 됐죠.
Colin Sullivan
데이터 과학 관리자, Brandwatch
에펜의 라벨링 툴은 정말 빠르고 효율적입니다. Appen 덕분에 한 달이 걸리던 일을 하룻밤 사이에 끝낼 수 있었습니다.
Rick Britt
AI 담당 부사장, CallMiner
Appen은 저희가 필요로 하는 모든 것을 갖추고 있을 뿐만 아니라 언제든 요청 작업을 뒷받침할 수 있는 수치를 얻을 수 있습니다.
Micaela Kaplan
데이터 과학자 겸 AI 윤리 총괄, CallMiner
새로운 인용 의도 분류(citation intent classification) 모델을 훈련하기 위해 Appen 플랫폼에 필요한 규모로 원하는 수준의 품질을 달성하게 되어 매우 기뻤습니다.
Sebastian Kohlmeier
비즈니스 운영 수석 관리자, 앨런 AI 연구소
Appen 플랫폼은 정말 쉬워요. 글로벌 작업자 지원 서비스 덕분에 다양한 채널에 도달할 수 있었습니다.
Kenneth Benoit
데이터 과학 연구소 디렉터, LSE
에펜에서 중요 데이터를 구입하여 저희의 Background Lexicon에 통합했습니다. 이를 통해 고객을 위한 새로운 용어를 성공적으로 구축할 수 있었습니다.
Ines Wendler
제품 관리자, MediaInterface
에펜은 대규모 데이터 처리량을 보장합니다. 고객에게 명확한 기한을 제공하는 건 Appen을 만나기 전에는 불가능했던 부분입니다. 하지만 에펜과 함께 일한 후부터는 질적, 양적인 수치를 고객에게 정확하게 전달할 수 있게 됐습니다.
Jon Morra
수석 데이터 과학자 사이언티스트
Appen과의 협력으로 AI 모델 개발 프로세스가 10배 빨라졌습니다. 이제 저희는 대규모 음성 및 동영상 데이터 프로젝트를 시작할 수 있습니다.
Lane Schechter
제품 관리자, GumGum
학습데이터의 균형을 빠르게 재조정하고 ML 팀의 피드백을 프로세스에 통합할 수 있게 되면서 저희는 크게 발전했습니다. 반복 주기가 엄청나게 빨라졌고, 짧은 시간 내에 AI 모델을 아이디어 단계에서 생산으로 전환할 수 있게 되었습니다.
Mark Lemmons
Shotzr의 공동 설립자
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