AI 데이터 수집은 라벨링 전에 모델이 학습할 원천 재료를 확보하는 단계입니다. 수집 조건이 맞지 않으면 이후 라벨링을 아무리 정확하게 해도 모델 목적에 맞는 데이터셋이 되기 어렵습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 AI 데이터 수집의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 모델 목적과 수집 대상을 먼저 정의합니다.
- 촬영·녹음·문서 수집 조건을 기준서로 만듭니다.
- 수집 후 정제와 샘플 검수를 진행합니다.
라벨링은 수집된 데이터 위에 정답을 붙이는 작업입니다. 따라서 원천 데이터에 필요한 장면, 클래스, 화자, 문서 유형이 빠져 있으면 라벨링 단계에서 보완하기 어렵습니다.
구축 시 주의할 점
- 수집 범위가 넓어도 모델 목적과 맞지 않으면 활용도가 낮습니다.
- 수집 데이터와 라벨링 기준은 함께 설계해야 합니다.
관련 서비스 내부링크
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