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프롬데이터가 바라보는 AI·데이터 산업의 변화,
프로젝트 경험에서 얻은 통찰, 그리고 최신 소식을 전달합니다.
프롬데이터의 경험과 시각을 담은 이야기들
프로젝트 수행 사례부터 AI·데이터 산업의 흐름,
그리고 프롬데이터의 소식까지
‘무엇을’ 넘어 ‘어떻게’, 학습 데이터의 3가지 전략적 변곡점
최근 AI 분야 규제합리화 로드맵 발표, AI 학습 데이터 저작권 기준 연내 제시 예정 등 주요 매체를 통해 정부의 'AI 분야 규제합리화 로드맵' 발표...
사업 성장의 새로운 기회, ‘데이터 바우처’ 지원사업: 소상공인부터 스타트업까지 활용 가이드 (2026년 공고 대비)
데이터 바우처 지원사업이란 무엇인가요? 데이터 바우처 지원사업은 AI 기술이나 데이터 활용을 통해 비즈니스 혁신을 도모하려는 중소기업, 소상공인, 예비 창업자...
프롬데이터, 한림대·춘천시와 협력해 본사 이전…지역 AI 혁신 거점 구축 기여
AI 학습 데이터 전문가, 새로운 도약을 준비하다 AI 학습용 데이터 전문 구축 기업인 (주)프롬데이터가 한림대학교, 춘천시와 함께하는 ‘Station C...
성능을 좌우하는 ‘맥락(Context) 기반 데이터 이해’의 중요성
많은 기업이 AI 프로젝트를 진행하면서 가장 간과하는 부분 중 하나는 데이터가 단순한 정보의 집합이 아니라는 점입니다. 데이터는 생성된 배경, 조건, 환경적...
‘현실 데이터와 모델 간 괴리’가 발생하는 이유와 해결 전략
AI 프로젝트를 진행하다 보면 개발 environment에서는 매우 안정적으로 작동하던 모델이, 실제 서비스 환경에서는 예측이 흔들리거나 성능이 눈에 띄게...
프로젝트 성공의 80%는 데이터 운영 프로세스가 결정한다
많은 기업이 AI 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 떠올리는 것은 모델 개발입니다. 하지만 실제로 프로젝트의 성공을 결정짓는 요소는 알고리즘이 아니라 데이터를...
AI 모델 성능 고도화를 위한 데이터 아키텍처 설계의 중요성
AI 모델의 성능을 높이기 위해 많은 기업이 알고리즘의 복잡성을 키우거나 더 많은 파라미터를 활용하는 방식에 집중하곤 합니다. 그러나 실제 프로젝트를 진행하다...
AI 프로젝트에서 초기 데이터 분석 단계가 반드시 필요한 이유
AI 프로젝트는 단순히 모델을 개발하고 학습시키는 과정으로 보이지만, 실제로 가장 중요한 단계는 초기 데이터 분석입니다. 프로젝트의 방향성, 모델 성능, 비용...
기업이 AI 프로젝트를 실패하는 가장 큰 이유는 데이터 설계 부재
많은 기업이 AI 프로젝트를 시작하면서 막대한 비용과 시간을 투자하지만, 실제 서비스 단계까지 안정적으로 도달하는 사례는 생각보다 많지 않습니다. 대부분의...
AI 모델이 편향되는 진짜 이유: 데이터 수집 단계에서 시작된다
많은 기업들이 AI 성능 문제를 모델 구조나 알고리즘의 한계로 이해하지만, 실제로 대부분의 편향과 오류는 데이터 수집 단계에서 이미 발생합니다. 데이터의...