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인공지능 학습모델 개발 시 이용하도록 기 저장되는 각 라벨링 데이터에 대하여, 라벨링 데이터의 라벨링 작업자 별로 라벨링 평가정보를 처리하는 라벨링 데이터 전처리 단계;데이터 라벨링 처리를 위한 다수의 원시데이터 배분 시, 상기 라벨링 작업자 별 라벨링 평가정보를 근거로 라벨링 작업자 별로 상기 원시데이터를 동적으로 배분하여 데이터 라벨링이 처리되도록 하는 라벨링 처리 단계; 및상기 라벨링 처리 단계를 통해 처리 및 저장되는 라벨링 데이터를 이용 및 생성되는 데이터 세트를 학습하여 인공지능 학습모델을 생성하고, 상기 생성한 인공지능 학습모델을 등록하는 인공지능 학습모델 개발 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼의 동작 방법
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제 1 항에 있어서,상기 인공지능 학습모델 개발 단계는,상기 생성한 인공지능 학습모델에 대하여 플랫폼 기반 검증을 수행하여 공개 결정되는 경우, 상기 생성한 인공지능 학습모델을 비공개용(Private) 및 공개용(Public)으로 구분하여 Open API 형식으로 호출 및 이용할 수 있도록 매칭시켜 등록하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼의 동작 방법
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제 2 항에 있어서,상기 공개용(Public)의 인공지능 학습모델을 호출하여 이용하고, 이용한 공개용(Public) 인공지능 학습모델에 대한 평가를 수행하는 인공지능 이용 단계를 더 포함하며;상기 인공지능 학습모델 개발 단계는,등록한 공개용(Public)의 인공지능 학습모델에 대한 평가를 근거로, 상기 공개용(Public) 인공지능 학습모델과 매칭 등록되어 있는 비공개용(Private)의 인공지능 학습모델을 업데이트하는 단계,상기 업데이트한 비공개용(Private) 인공지능 학습모델에 대해 플랫폼 기반 검증 수행 후, 상기 업데이트한 비공개용(Private) 인공지능 학습모델과 매칭 등록되어 있는 공개용(Public)의 인공지능 학습모델도 동일하게 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼의 동작 방법
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제 2 항에 있어서,상기 공개용(Public)의 인공지능 학습모델을 호출하여 이용하고, 이용한 공개용(Public) 인공지능 학습모델에 대한 평가를 수행하는 인공지능 이용 단계를 더 포함하며; 및상기 평가를 수행한 이용 주체에 대해, 인공지능 학습모델 이용 빈도 및 평가 내용을 근거로 기 정의된 절차의 역평가를 수행하여 역평가 결과에 따라 인공지능 학습모델 이용에 따른 이용료 또는 호출 가능한 인공지능 학습모델의 범위를 조정하여 평가 보상하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼의 동작 방법
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제 1 항에 있어서,상기 데이터 세트는,인공지능 학습모델 개발 시 이용하도록 기 저장되는 라벨링 데이터에서, 인공지능 학습모델을 생성하는 생성 주체에 의한 조건 및 유형에 따라 선택되는 라벨링 데이터를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼의 동작 방법
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제 1 항에 있어서,상기 라벨링 처리 단계에서는,상기 인공지능 학습모델을 라벨링 툴(Tool)에 적용하여, 원시데이터의 데이터 라벨링 처리 시 상기 라벨링 툴을 통해 상기 인공지능 학습모델이 학습한 데이터 세트가 반영될 수 있게 하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼의 동작 방법
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인공지능 학습모델 개발 시 이용하도록 기 저장되는 각 라벨링 데이터에 대하여, 라벨링 데이터의 라벨링 작업자 별로 라벨링 평가정보를 처리하는 라벨링 데이터 전처리부;데이터 라벨링 처리를 위한 다수의 원시데이터 배분 시, 상기 라벨링 작업자 별 라벨링 평가정보를 근거로 라벨링 작업자 별로 상기 원시데이터를 동적으로 배분하여 데이터 라벨링이 처리되도록 하는 데이터 라벨링 처리부; 및상기 라벨링 처리 단계를 통해 처리 및 저장되는 라벨링 데이터를 이용 및 생성되는 데이터 세트를 학습하여 인공지능 학습모델을 생성하고, 상기 생성한 인공지능 학습모델을 등록하는 인공지능 학습모델 개발부를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼 장치
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제 7 항에 있어서,상기 인공지능 학습모델 개발부는,상기 생성한 인공지능 학습모델에 대하여 플랫폼 기반 검증을 수행하여 공개 결정되는 경우, 상기 생성한 인공지능 학습모델을 비공개용(Private) 및 공개용(Public)으로 구분하여 Open API 형식으로 호출 및 이용할 수 있도록 매칭시켜 등록하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼 장치
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제 8 항에 있어서,상기 공개용(Public)의 인공지능 학습모델을 호출하여 이용하고, 이용한 공개용(Public) 인공지능 학습모델에 대한 평가를 수행하는 인공지능 이용부를 더 포함하며;상기 인공지능 학습모델 개발부는,등록한 공개용(Public)의 인공지능 학습모델에 대한 평가를 근거로, 상기 공개용(Public) 인공지능 학습모델과 매칭 등록되어 있는 비공개용(Private)의 인공지능 학습모델을 업데이트하고,상기 업데이트한 비공개용(Private) 인공지능 학습모델에 대해 플랫폼 기반 검증 수행 후, 상기 업데이트한 비공개용(Private) 인공지능 학습모델과 매칭 등록되어 있는 공개용(Public)의 인공지능 학습모델도 동일하게 업데이트하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼 장치
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제 8 항에 있어서,상기 공개용(Public)의 인공지능 학습모델을 호출하여 이용하고, 이용한 공개용(Public) 인공지능 학습모델에 대한 평가를 수행하는 인공지능 이용부를 더 포함하며; 및상기 인공지능 학습모델 개발부는,상기 평가를 수행한 이용 주체에 대해, 인공지능 학습모델 이용 빈도 및 평가 내용을 근거로 기 정의된 절차의 역평가를 수행하여 역평가 결과에 따라 인공지능 학습모델 이용에 따른 이용료 또는 호출 가능한 인공지능 학습모델의 범위를 조정하여 평가 보상하는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼 장치
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제 7 항에 있어서,상기 데이터 세트는,인공지능 학습모델 개발 시 이용하도록 기 저장되는 라벨링 데이터에서, 인공지능 학습모델을 생성하는 생성 주체에 의한 조건 및 유형에 따라 선택되는 라벨링 데이터를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 순환형 인공지능 서비스 플랫폼 장치
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