데이터셋 설계
라벨 기준·샘플 분포·검수 규칙을 정의해 학습에 쓸 수 있는 데이터를 만듭니다.
데이터 수집 기준·정답 정의·허용 오차를 초반에 정리해 학습·평가·배포 전반의 판단 기준으로 씁니다.
데이터셋 구성·실험 설계·평가 기준·배포 조건을 함께 두고 현장에 맞는 AI 모델을 설계합니다.
데이터 품질과 운영 조건을 나란히 두고 맞추기
현장 데이터의 불균형·누락·노이즈를 파악하고, 라벨링 전에 데이터 구조와 수집 방식을 먼저 정리합니다.
정확도와 함께 오탐·미탐의 운영 비용을 평가 기준에 포함해 모델 기준을 잡습니다.
배포 단계에서 추론 속도·메모리·장비 제약을 함께 검토해 실험 결과를 운영 조건에 맞춥니다.
핵심 역량
실험과 학습
목표와 제약에 맞는 모델 구조·학습 조건을 반복해 좁혀 갑니다.
성능 평가
지표와 오탐·미탐의 운영 비용을 함께 읽어 현장 기준을 잡습니다.
배포 최적화
추론 속도·자원 사용량을 서버·엣지 조건에 맞춰 조정합니다.