DUSTYDRAFT LAB EP03 - Data Quality and Verification

AI를 실제 업무에 적용할 때, 결과의 품질은 모델 성능만으로 결정될까요? 이번 LAB에서는 AI 자동화 과정에서 데이터의 출처와 기준, 변환 과정, 검증 방법, 그리고 사람의 역할이 어떻게 연결되는지 살펴봅니다. 원천자료의 오류부터 데이터 변환, 모델의 해석, 최종 검수까지 오류가 발생할 수 있는 지점을 나누어 보고, 업무의 목적과 위험도에 따라 어느 수준의 검증이 필요한지 살펴봅니다. 실제 콘텐츠 제작 사례를 통해 자동화할 단계와 사람의 판단이 필요한 지점을 함께 살펴봅니다. DUSTYDRAFT LAB은 디자인, 기술, AI 그리고 실제 작업 과정 사이의 연결을 실험하고 기록하는 프로젝트입니다. #DUSTYDRAFT #DUSTYDRAFTLAB #DataQuality #Verification #AI #Automation #Workflow #CreativeProcess