합성데이터 프로젝트에서 고객사는 AI 모델 목적, 필요한 사고·장면 유형, 실제 데이터 샘플, 현장 이미지 또는 도면, 라벨 기준, 납품 포맷, 보안 조건을 준비하면 좋습니다. 자료가 많을수록 생성 조건과 검수 기준을 더 정확히 잡을 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 합성데이터 프로젝트 준비자료의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 모델이 판단해야 할 클래스와 위험상태를 정리합니다.
- 가능한 실제 현장 이미지나 참고 영상을 제공합니다.
- 납품 포맷과 검수 기준을 사전에 공유합니다.
합성 데이터 생성 및 구축 상담 시에는 합성데이터 생성·가공·품질검증 프로세스 기준으로 준비자료를 정리하면 진행이 빠릅니다.
구축 시 주의할 점
- 참고자료가 부족하면 초기 시나리오 설계에 시간이 더 걸릴 수 있습니다.
- 보안 데이터 제공 범위와 활용 권한을 먼저 확인해야 합니다.
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