정성적검사1 [IT-실무가이드] AI 데이터 품질관리 가이드: 9대 품질특성부터 실무 검증 체계까지추천 이유 AI 데이터 품질관리 가이드: 9대 품질특성·지표·검사 설계(실무 적용)AI 프로젝트에서 모델 성능은 결국 데이터 품질의 결과입니다. 라벨 오류, 편향(분포 불균형), 중복/누락, 포맷 불일치 같은 문제는 학습 단계에서 한꺼번에 드러나며, 이때 수정하면 비용이 가장 큽니다. 따라서 데이터 품질관리는 “라벨 검수” 수준이 아니라, 수집→정제→가공(라벨링)→학습→운영 전 과정을 지표·산출물·검증 루프로 묶는 체계로 접근해야 합니다.이 글에서 얻는 것(3가지)1) 9대 품질특성을 “현장 언어”로 해석하는 방법2) 단계별(수집/정제/라벨링/학습/운영) 체크포인트 + 산출물 템플릿3) 전수검사 vs 샘플링, 다양성(편향) 검사 설계, Fail 시 재작업 최소화 전략 목 차왜 AI 데이터 품질관리가 “필수”가 되었.. 2026. 1. 20. 이전 1 다음
