Encord는 데이터 중심 AI 개발 플랫폼으로, 데이터 주석, 라벨링, 모델 평가를 위한 도구를 제공한다. 이 플랫폼은 팀이 머신러닝 및 인공지능 애플리케이션을 위한 고품질 훈련 데이터셋을 구축하고 관리할 수 있도록 설계되었으며, 데이터 파이프라인의 효율성과 정확성을 개선하는 데 중점을 둔다.
2020년에 설립된 Encord는 데이터 품질이 AI 개발에서 종종 주요 병목 현상이라는 인식에서 출발했다. 이 회사는 데이터 수집 및 큐레이션부터 주석 및 모델 반복에 이르기까지 전체 데이터 수명 주기를 다루는 제품군을 제공한다. 이 도구는 비디오, 이미지, 멀티모달 데이터셋을 포함한 복잡한 데이터 유형을 다루는 컴퓨터 비전 팀과 조직에서 사용된다.
역사 및 설립
Encord는 2020년 Eric Landau와 Ulrik Stig-Hansen에 의해 설립되었다. 설립자들은 특히 딥러닝 모델을 작업하는 팀을 위해 현대 AI 데이터 워크플로우의 규모와 복잡성을 처리할 수 있는 플랫폼에 대한 시장의 공백을 식별했다. 이 회사는 영국 런던에 본사를 두고 있으며, 성장을 지원하기 위해 상당한 벤처 캐피털 자금을 조달했다.
초기 제품은 데이터의 시간적 특성으로 인해 특히 어려운 영역인 비디오 주석에 초점을 맞췄다. 시간이 지남에 따라 Encord는 이미지 주석, 모델 평가, 능동 학습 루프를 포함하도록 기능을 확장하여 포괄적인 데이터 개발 플랫폼으로 자리매김했다.
핵심 제품 및 기능
Encord의 플랫폼은 여러 핵심 모듈을 기반으로 구축된다. 주요 제품인 Encord Annotate는 데이터 라벨링을 위한 협업 인터페이스를 제공한다. 이는 경계 상자, 다각형, 키포인트, 의미론적 분할을 포함한 다양한 주석 유형을 지원한다. 플랫폼에는 프레임 간 객체 감지와 같은 작업에 중요한 비디오 추적 및 보간 기능도 포함되어 있다.
두 번째 주요 구성 요소는 데이터 품질 평가 및 모델 평가를 위한 도구 키트인 Encord Active이다. 이 모듈은 사용자가 오류, 엣지 케이스, 편향을 식별하기 위해 데이터셋을 분석할 수 있게 한다. 또한 팀이 라벨링에 가장 유용한 데이터 포인트를 선택할 수 있게 하여 전체 라벨링 노력을 줄이는 능동 학습 도구도 제공한다.
플랫폼은 아마존 웹 서비스, 애저, 구글 클라우드를 포함한 일반적인 머신러닝 프레임워크 및 클라우드 서비스와 통합된다. 또한 프로그래밍 방식 액세스를 위한 API와 SDK를 제공하여 팀이 Encord를 기존 워크플로우에 통합할 수 있게 한다.
기술 및 접근 방식
Encord는 모델 아키텍처만으로는 부족하다는 점을 강조하며 고품질 훈련 데이터의 중요성을 중시하는 데이터 중심 AI 개발 접근 방식을 사용한다. 플랫폼은 모델을 통한 사전 라벨링, 자동 품질 검사, 일관성 점수를 포함한 다양한 기법을 사용하여 인간 주석자를 지원한다. 이러한 기능은 주석 시간을 줄이고 라벨 정확도를 개선하는 데 도움을 준다.
모델 평가의 경우 Encord Active는 지표를 활용하여 실패 모드와 데이터 분포 문제를 표면화한다. 데이터 증강 분석 및 오류 귀속과 같은 기법을 사용하여 팀이 모델이 성능 저하를 보이는 이유를 이해하도록 돕는다. 플랫폼은 또한 커리큘럼 학습 전략을 지원하여 팀이 모델 수렴을 개선하는 방식으로 훈련 데이터를 구조화할 수 있게 한다.
시장 위치 및 사용 사례
Encord는 Scale AI 및 Labelbox와 같은 다른 플랫폼이 포함된 데이터 주석 및 AI 개발 공간에서 경쟁한다. 그러나 Encord는 데이터 품질에 대한 초점과 능동 학습 기능을 통해 차별화된다. 이 플랫폼은 헬스케어, 자율 주행 차량, 로봇 공학과 같은 분야의 스타트업부터 대기업까지 다양한 조직에서 사용된다.
헬스케어 분야에서 Encord는 질병 감지와 같은 작업을 위해 X-ray 및 MRI와 같은 의료 영상 데이터를 주석 처리하는 데 사용된다. 자율 주행 차량 산업에서 플랫폼은 인식 모델을 훈련하기 위해 센서의 비디오 데이터를 라벨링하는 데 도움을 준다. 이 회사는 농업, 제조, 보안 애플리케이션에서도 채택을 보았다.
자금 및 성장
Encord는 유명 투자자로부터 상당한 자금을 조달했다. 2022년, 회사는 CRV가 주도하고 Y Combinator 및 기타 투자자가 참여한 2천만 달러 규모의 시리즈 A 라운드를 발표했다. 이어 2023년 Sapphire Ventures가 주도한 3천만 달러 규모의 시리즈 B 라운드가 이어졌다. 자금은 엔지니어링 팀 확장, 제품 기능 강화, 고객 기반 성장에 사용되었다.
2024년 현재 Encord는 대규모 언어 모델 및 생성형 AI 워크플로우 지원에 중점을 두고 플랫폼을 계속 확장하고 있다. 회사는 RLHF(Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)) 및 기초 모델을 위한 데이터 큐레이션 도구에 투자하고 있으며, 이는 멀티모달 및 생성형 AI 시스템으로의 광범위한 산업 전환을 반영한다.
같이 보기
참고 문헌
- Encord 공식 웹사이트 및 회사 블로그.
- Encord 자금 조달 라운드에 관한 TechCrunch 및 VentureBeat 기사.
- 데이터 주석 플랫폼에 관한 산업 보고서.