납품 전 최종 검수 체크리스트에는 수량, 파일 구조, 라벨 포맷, 클래스 매핑, 메타데이터, 품질 리포트, 개인정보, 샘플 열람 결과, 사이트 또는 시스템 적용 가능 여부가 포함되어야 합니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 최종 검수 체크리스트의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 계약 수량과 실제 납품 수량을 대조합니다.
- 라벨 파일과 원천 데이터의 매칭 관계를 확인합니다.
- 고객사 학습 환경에서 샘플을 열어봅니다.
최종 검수는 단순히 파일이 전달되었는지 확인하는 단계가 아니라, AI 학습에 바로 연결 가능한지를 확인하는 단계입니다. AI 데이터 가공과 품질관리 기준을 함께 적용해야 합니다.
구축 시 주의할 점
- 압축 파일만 전달하고 샘플 실행 확인을 하지 않으면 포맷 오류를 놓칠 수 있습니다.
- 개인정보 비식별화 누락 여부는 최종 단계에서도 다시 확인해야 합니다.
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