AI 학습 데이터 구축 결과물은 원천 데이터, 라벨 파일, 메타데이터, 기준서, 품질검수 리포트, 납품 포맷 설명서로 구성되는 것이 일반적입니다. 프로젝트 목적에 따라 JSON, CSV, COCO, YOLO, XML, JSONL 등 다양한 형태로 납품될 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 AI 데이터 납품 형식의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 모델 학습 파이프라인이 요구하는 포맷을 확인합니다.
- 라벨 기준서와 예외 처리 규칙을 함께 제공합니다.
- 검수 결과와 수정 이력을 품질 리포트로 남깁니다.
결과물은 단순 파일 묶음이 아니라, 고객사가 이후 모델 학습과 재학습에 사용할 수 있어야 합니다. 따라서 파일명 규칙, 폴더 구조, 라벨 스키마, 버전 정보가 함께 정리되어야 합니다.
구축 시 주의할 점
- 납품 포맷을 후반부에 바꾸면 변환 오류가 발생할 수 있습니다.
- 데이터셋과 라벨 파일의 매칭 관계를 최종 검수해야 합니다.
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