데이터 바우처로 AI 학습 데이터 구축을 진행하려면 사업 목적, 필요한 데이터 유형, 모델 활용 계획, 구축 범위, 견적 기준, 산출물 형식, 검수 기준을 먼저 정리해야 합니다. 지원사업은 결과물 증빙이 중요하므로 시작 전 과업 범위를 명확히 해야 합니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 AI 데이터 바우처의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- AI 모델 목적과 필요한 데이터 유형을 정리합니다.
- 수집·라벨링·가공·품질검수 범위를 구분합니다.
- 견적서, 과업지시서, 산출물 목록을 준비합니다.
AI 데이터 바우처와 AI 데이터 서비스 페이지를 연결하면 지원사업 상담과 실제 데이터 구축 범위를 함께 안내할 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 지원금 집행 기준과 실제 웹·데이터 산출물 범위를 혼동하지 않아야 합니다.
- 과업 범위가 모호하면 납품 검수 단계에서 분쟁이 생길 수 있습니다.
관련 서비스 내부링크
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