검색 응답 시간을 20초에서 1초로 단축
Elastic 배포를 통해 Labelbox 고객은 이전 검색 솔루션에 비해 훨씬 짧은 시간에 비정형 데이터 검색을 수행할 수 있습니다.
빠른 비즈니스 성장 주도
Labelbox는 Elastic이 제공하는 더 빠르고 풍부한 검색 덕분에 고객과의 비즈니스를 확대했습니다.
AI 혁명의 선두에 조직을 유지
Labelbox는 Elastic을 사용하여 데이터 수요를 충족하고 AI 혁명을 활용하려는 고객의 요구 사항을 충족하는 새로운 플러그인을 추가하기 위해 빠르게 확장합니다.
2022년에 Labelbox는 유망한 비즈니스 애플리케이션 및 비전 개발로 Forbes의 2022년 상위 AI 50에 선정되었습니다.
선도적인 AI 플랫폼은 Elasticsearch를 통해 주력 솔루션 중 하나를 혁신하고 고객과 함께 수익을 늘립니다.
어디를 가든 인공 지능(AI)이 헤드라인을 장식하고 있습니다. 동시에 AI 소프트웨어를 구축하고 교육하려면 조직에서 대량의 레이블이 지정된 데이터를 준비해야 합니다. 이는 AI 프로젝트에서 종종 병목 현상이 발생하는 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 프로세스입니다. Labelbox에 답이 있습니다. 학습 데이터 품질과 모델 성능을 개선하여 AI 팀이 머신 러닝 모델 개발을 가속화하고 간소화할 수 있도록 구축된 맞춤형 AI 플랫폼입니다.
Procter & Gamble, Genentech 및 Walmart를 포함한 고객을 대상으로 하는 Labelbox의 성공은 가장 널리 사용되는 데이터 웨어하우스 또는 고객 자체 데이터 저장소와 통합되는 소프트웨어의 유연성에 기반을 두고 있습니다. 자동화는 조직이 라벨링 작업이 실시간으로 수행되는 방식을 이해할 수 있게 해주는 분석 도구와 마찬가지로 또 다른 뛰어난 기능입니다.
가장 널리 사용되는 도구 중 하나는 Labelbox Catalog입니다. 이 도구는 학습 모델 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 검색하고 분석하는 데 사용됩니다. Elastic을 배포하기 전에는 Catalog가 PostgreSQL 데이터베이스 위에서 실행되었기 때문에 더 정확한 결과를 위한 필터를 구축하기가 어려웠습니다. 검색에도 시간이 많이 걸렸습니다. 어떤 경우에는 요청에 응답하는 데 최대 20초가 걸렸습니다.
Labelbox는 차세대 제품과 서비스를 주도할 AI 솔루션을 구축하는 조직의 역량을 강화하기 위해 2018년 초에 설립되었습니다.
검색 및 분석 부문의 스타 품질
Labelbox의 Matthew Chambers 수석 엔지니어는 더 나은 솔루션을 찾기로 결심했습니다. Labelbox 이전에 그는 Sony 및 Weta Digital의 시각 효과 팀과 협력하여 Elasticsearch로 여정을 시작했으며 Labelbox가 직면한 속도 및 정확성 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인했습니다.
"모델 훈련에 사용되는 데이터의 양은 2년마다 엄청나게 증가하고 있습니다. 우리는 Elasticsearch가 확장성이 뛰어나고 우리의 필요에 따라 성장할 수 있다는 것을 알고 있었습니다." 그는 이렇게 말합니다. 플러그인을 쉽게 생성할 수 있는 능력은 Elastic 플랫폼과 함께 제공되는 수많은 검색 기능과 마찬가지로 Elastic을 선호하는 또 다른 주장이었습니다.
다른 기술을 살펴보면 그 중 어느 것도 우리가 필요로 하는 모든 요소를 갖추고 있지 않았습니다. 확장성부터 검색까지 Elastic이 당연한 선택이었습니다.
최근 Forrester 연구에서 Elasticsearch의 혁신적인 영향을 살펴보세요. 빠르고, 정확도가 높으며, 확장 가능한 검색 경험을 통해 수익을 가속화하고, 생산성을 개선하고, 비용을 절감할 수 있는 방법을 알아보세요.
Chambers 수석 엔지니어는 또한 Elastic Cloud에 Elasticsearch를 배포하기로 결정했습니다. "Google Cloud에서 실행되는 Elastic Cloud의 경험은 정말 놀라웠습니다. 버튼을 클릭하면 새 클러스터가 준비됩니다. 배포의 DevOps 측면을 줄임으로써 프로젝트 일정을 크게 단축할 수 있었습니다." 그는 이렇게 말합니다.
Chambers 수석 엔지니어는 또한 배포 중에 Labelbox에 조언을 제공한 Elastic Support 팀의 역할을 높이 평가합니다. "새 기능 추가에 대해 질문이 있거나 배포 문제를 해결해야 할 때 Elastic 지원 팀으로부터 전문가의 의견을 듣는 것은 항상 유용합니다. Elastic Consulting의 전문성도 프로젝트 속도에 기여했습니다."
활성화된 솔루션으로 비즈니스 성장 촉진
Google Cloud의 Elasticsearch 배포로 Catalog 솔루션이 활성화되었습니다. 이제 고객은 복잡한 검색을 실행할 수 있으며, 정교한 분석을 통해 라벨링할 데이터를 선별할 때 더욱 정확한 결정을 내릴 수 있습니다. 검색 시간은 약 1초로 단축되었습니다.
Labelbox의 David Mok 콘텐츠 및 파트너십 책임자는 "Elastic은 Catalog의 작동 방식을 완전히 변화시켰다"고 말합니다.
마케팅 캠페인에 스카프 이미지를 사용하려는 한 명품 소매업체는 Labelbox를 활용하여 프로세스를 가속화합니다. "우선 스카프가 포함된 모든 이미지를 빠르게 분리할 수 있습니다. 범위를 좁힌 후에는 고유한 색상이나 설정을 검색하여 고도의 개인 맞춤형 캠페인을 만들 수 있습니다. Google Cloud의 Elasticsearch를 사용하면 맞춤형 필터를 만들고 이러한 수준의 세부정보를 얻는 것이 매우 간단해졌습니다." Mok 콘텐츠 및 파트너십 책임자는 이렇게 말합니다.
고객의 반응 그 자체가 증명해 줍니다. Labelbox는 Elastic을 구현한 이후 Catalog 사용량이 급증하는 것을 확인했습니다. “고객들은 이전에 비해 엄청난 양의 데이터를 업로드하기 시작했습니다. 고객들은 또한 우리에게 더 많은 필터를 구현하고 추가 유형의 데이터를 수집할 것을 요구하고 있습니다. 관심이 급증했습니다." Chambers 수석 엔지니어는 이렇게 말합니다.
더 빠르고 풍부한 검색 환경 덕분에 일부 주요 고객과의 비즈니스가 증가했습니다. Elasticsearch가 제공하는 Catalog는 이제 우리의 성장 전략과 판매 및 마케팅 노력의 중요한 부분입니다.
미래를 내다보면서, Chambers 수석 엔지니어는 고객 요구에 부응하는 데 중점을 두고 있습니다. "색인해야 하는 데이터의 양을 처리할 수 있기 때문에 Elasticsearch를 사용할 것으로 예상되는 새로운 프로젝트가 파이프라인에 있습니다."
Labelbox는 AI에 대한 전례 없는 수요로 인해 실무자들 사이에 더 나은 기술과 더 높은 수준의 전문 지식이 직접적으로 필요하다는 점을 인식하고 있습니다.
Mok 콘텐츠 및 파트너십 책임자는 "팀이 고유한 IP와 기업 데이터를 최대한 활용할 수 있다면 시간이 지남에 따라 AI를 활용하는 데 훨씬 더 큰 성공을 거둘 수 있을 것"이라고 말했습니다. "임무 관점에서 우리는 새로운 혁신을 통해 인간이 AI의 잠재력에 더 잘 부합하도록 돕기 위해 노력하고 있습니다. 다양한 애플리케이션을 고려할 때 새로운 기능 개발로 인해 Elasticsearch 사용량이 늘어날 것이라는 점만 말씀드리면 충분합니다."
Labelbox는 또한 더 정확한 학습 모델을 만들 수 있는 더 큰 기회를 보고 있습니다. "Elasticsearch를 사용하면 팀은 데이터를 더 잘 이해하고, 시각화하고, 구성할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 인공 지능의 가능성을 활용하고 엄청난 기술적 혼란의 시대에도 관련성을 유지할 수 있습니다." Chambers 수석 엔지니어는 이렇게 말합니다.
무엇보다도 Elastic은 역사상 가장 위대한 기술 혁명 중 하나인 시기에 Labelbox가 중추적인 역할을 하도록 돕고 있습니다. “인공 지능 분야에서 일하는 것은 매우 흥미로운 시기입니다. 우리의 삶을 완전히 변화시키는 기술의 출현은 한 세대에 한 번만 찾아옵니다. 미래의 AI 세계가 현실화되면서 우리는 Elastic 및 Google Cloud와 협력할 수 있기를 기대하고 있습니다." Chambers 수석 엔지니어는 이렇게 말합니다.
