라벨 오류는 정답 정보가 잘못 붙은 문제이고, 원천 데이터 오류는 원본 파일 자체가 흐리거나 중복되거나 잘못 수집된 문제입니다. 두 오류는 수정 방식이 다르기 때문에 별도로 분류해야 합니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 데이터 오류 처리의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 라벨 오류는 클래스, 좌표, 텍스트, 메타데이터를 재검수합니다.
- 원천 데이터 오류는 삭제, 교체, 재수집, 보정 여부를 결정합니다.
- 오류 원인을 기준서·작업자·수집 조건별로 분류합니다.
AI 데이터 가공에서는 원천 데이터 상태를 먼저 정리하고, AI 데이터 라벨링에서는 정답 정보의 정확도를 검수합니다. 오류 유형을 분리하면 수정 책임과 일정 산정이 명확해집니다.
구축 시 주의할 점
- 원천 데이터가 잘못된 경우 라벨만 고쳐서는 해결되지 않습니다.
- 라벨 오류와 원천 오류를 섞어 관리하면 품질 리포트가 불명확해집니다.
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이 주제와 직접 연결되는 서비스는 3단계 품질 보증 프로세스, AI 데이터 가공, AI 데이터 라벨링입니다.
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