라벨링 일관성 (1) 썸네일형 리스트형 AI 데이터셋 구축 시 현장에서 주의할 점 5가지 ✅ “AI가 똑똑해지기 전에, 먼저 사람이 꼼꼼해져야 한다”(키워드: AI 데이터셋, 데이터 수집 오류, 학습 데이터 품질) AI가 많은 분야를 바꾸고 있지만,그 ‘두뇌’ 역할을 하는 것은 알고리즘이 아니라 **‘데이터’**입니다.실제로 AI 모델의 성능은✔ 어떤 알고리즘을 쓰느냐보다✔ 얼마나 신뢰할 수 있고 정확한 데이터를 학습하느냐에 더 큰 영향을 받습니다.하지만 AI 데이터셋을 구축하는 현장에서는라벨링 기준이 일관되지 않거나개인정보가 포함되거나데이터 자체에 오류가 있는 경우가지속적으로 반복되고 있습니다.이런 문제를 사전에 파악하고 예방하지 않으면,AI 모델은 엉뚱한 결과를 도출하고,그 피해는 결국 사용자와 사회로 이어집니다.이 글에서는AI 데이터셋을 구축할 때실무 현장에서 가장 많이 발생하는 5가지.. 이전 1 다음
