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ViewinterHR Passes TTA AI Reliability Certification
Genesislab's AI video interview service ViewinterHR has passed the TTA reliability verification, the first HR AI solution in Korea to achieve this certification.
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뷰인터HR, TTA AI 신뢰성 검증 통과
제네시스랩의 AI 영상 면접 서비스 뷰인터HR이 한국정보통신기술협회(TTA)의 AI 신뢰성 검증을 통과했습니다. 국내 HR 분야 AI 솔루션 중 첫 사례입니다.
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How AI is Reshaping Recruitment in an Era of Uncertainty
e4ds News examined AI's role in hiring through Genesislab's HAF seminar, discussing how AI can support recruitment decisions while addressing fairness and bias concerns.
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불확실성의 시대, AI가 채용을 어떻게 바꾸는가
e4ds뉴스가 제네시스랩의 HAF 세미나를 중심으로 AI 채용의 가능성과 과제를 정리했습니다. 의사결정의 예측 단계부터 AI를 들이자는 제안을 소개합니다.
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Genesislab Hosts Second HR AI Forum
Genesislab will host the second HR AI Forum on February 24, 2023 in Seoul, discussing how to leverage AI as an opportunity for human resources management.
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제네시스랩, 제2회 HAF 포럼 개최
제네시스랩이 2023년 2월 24일 서울상공회의소에서 제2회 HR AI FORUM을 엽니다. AI를 HR의 기회로 전환하는 방법을 함께 논의합니다.
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Genesislab Signs AI Ethics MOU with IAAE and THE AI
Genesislab has signed a memorandum of understanding with the International Association of AI Ethics and THE AI to collaborate on AI ethics initiatives. The three organizations aim to establish ethics-based AI development practices and strengthen domestic AI competitiveness globally.
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제네시스랩, IAAE·THE AI와 AI 윤리 공동 사업 협약 체결
제네시스랩이 국제인공지능&윤리협회, THE AI와 AI 윤리 공동 사업 협약을 체결했습니다. 세 기관은 AI 기술 개발 과정의 윤리 문제를 선제적으로 다루고, 윤리적인 AI 개발 생태계 조성과 가이드라인 제정에 협력합니다.
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Genesislab Launches AI Interactive Video Platform ZUICY
Genesislab has launched ZUICY, an AI-powered interactive video platform that recognizes viewer expressions, gaze, and voice responses. The platform features 36 interactive content titles and has signed content partnerships with popular creators.
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AI 인터랙티브 영상 플랫폼 쥬씨(ZUICY)를 정식 출시했습니다
제네시스랩이 AI 인터랙티브 영상 플랫폼 쥬씨(ZUICY)를 정식 출시했습니다. 시청자의 표정·시선·음성 반응을 AI로 인식해 영상과 소통할 수 있으며, 36종 콘텐츠가 제공되고 먹방 유튜버 히밥과도 공급 계약을 맺었습니다.
기술
딥 컨볼루션 신경망의 일반화 능력을 활용한 컬러 안저 사진의 분류기 개선
본 논문은 Classifier의 confidence 기반 노이즈 레이블 필터링과 pseudo-labeling을 결합한 SSL 방식을 제안하며, 노이즈 데이터와 희귀 양성 사례 탐지 모두에서 우수한 성능을 보였고 최종적으로 off-site validation set에서 AUROC 0.9993을 달성하였다.
technology
Leveraging the Generalization Ability of Deep Convolutional Neural Networks for Improving Classifiers for Color Fundus Photographs
This paper proposes a confidence-based noisy label filtering combined with pseudo-labeling SSL, demonstrating strong performance on noisy data and rare positive case detection, ultimately achieving an AUROC of 0.9993 on the off-site validation set.