AI 데이터 구축 착수 전에 고객사는 모델 목적, 필요한 데이터 유형, 예시 데이터, 클래스 기준, 활용 환경, 납품 포맷, 보안 조건, 검수 담당자 정보를 제공하면 좋습니다. 자료가 명확할수록 기준서 작성과 샘플 검수가 빨라집니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 AI 데이터 구축 준비자료의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 모델이 판단해야 할 대상과 클래스 목록을 정리합니다.
- 가능한 샘플 파일이나 참고 이미지를 제공합니다.
- 납품 포맷과 보안 요구사항을 공유합니다.
AI 데이터 수집과 AI 데이터 가공 기준을 함께 정리하면 착수 후 작업 흐름을 안정적으로 잡을 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 자료가 부족하면 초기 샘플 작업에서 기준 조정이 반복될 수 있습니다.
- 보안 데이터는 제공 방식과 접근 권한을 먼저 정해야 합니다.
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