프로젝트 시작하기

프로젝트 유형 구분하기

워크스페이스 생성을 완료하셨다면,
이제 프로젝트를 생성하고 팀원을 초대해 함께 데이터 관리를 해볼 차례입니다.

에이모 엔터프라이즈에서는 프로젝트를 생성하고 관리할 때
목적에 따라 두 가지 유형으로 구분합니다.

• 유형 1. 정제 프로젝트 (수집한 데이터의 1차 전처리) : 무료 베타 기간 종료 후 제공됩니다.
• 유형 2. 라벨링 프로젝트 (전처리를 끝낸 데이터의 라벨링) : 무료 베타 기간 동안 제공됩니다

정제 프로젝트 vs. 라벨링 프로젝트

인공지능 모델을 위한 학습 데이터를 가공하기 위해서는 수집된 데이터를 효율적으로 관리해 꼭 필요한 데이터만 가공해야 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.

하지만, 데이터는 다양한 방법으로 수집되므로, 수집 과정에서 중복된 데이터가 있거나 연속된 데이터가 생성될 수도 있습니다. 따라서,

• 정제 프로젝트를 통해 모델에 꼭 필요한 데이터를 필터링한 후 라벨링 프로젝트를 진행해주세요.
• 수집한 데이터의 정제가 필요 없다면 바로 라벨링 프로젝트를 진행하시면 됩니다.

📘

참고) 비정형 데이터의 학습 데이터화 프로세스

비정형 데이터를 학습 데이터로 만들기 위한 프로젝트 프로세스는 아래와 같습니다.

인공지능 모델에 필요한 정확한 학습 데이터를 생성하려면 다양하고 복잡한 프로세스를 거치는 것은 물론, 기업에서도 많은 리소스를 투자해야 합니다.
에이모는 수년간 다양한 프로젝트를 직접 수행하며 학습 데이터 생성에 필요한 검증된 기능을 에이모 엔터프라이즈에 담았습니다. 여러분이 데이터에만 집중할 수 있도록, 에이모 엔터프라이즈는 인공지능 모델에 필요한 최적의 데이터 생산을 돕겠습니다.

다른 질문이 있으신가요? [email protected]로 문의주세요.