JSON, CSV, COCO, YOLO 포맷은 데이터 유형과 고객사의 모델 학습 환경에 따라 선택합니다. 객체 탐지, 분류, 문서 구조화, NLP, RAG 등 작업 목적마다 적합한 납품 포맷이 다릅니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 AI 데이터 포맷의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 모델 프레임워크와 학습 코드가 요구하는 포맷을 확인합니다.
- 좌표, 클래스, 메타데이터, 파일 경로를 어떻게 저장할지 정합니다.
- 샘플 포맷을 먼저 만들어 고객사에서 열어보게 합니다.
객체 탐지에는 COCO나 YOLO가 쓰일 수 있고, 문서·텍스트 데이터에는 JSON, CSV, JSONL이 적합할 수 있습니다. AI 데이터 라벨링 착수 전에 포맷을 정해야 변환 오류를 줄일 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 포맷 변환 과정에서 좌표계와 클래스 ID가 바뀔 수 있습니다.
- 같은 JSON이라도 스키마가 다르면 바로 사용할 수 없을 수 있습니다.
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