현장 기록
한 스프린트 만에 라벨 충돌을 줄인 팀 이야기
부산 기반 모바일 ML 팀은 ‘품질 신호 보드’ 모듈을 적용한 뒤, 동일 클래스에 대한 주석 충돌을 주 단위로 추적하기 시작했습니다. 완벽한 점수가 아니라, 어디에 다시 손을 대야 하는지가 보이기 시작했다는 점이 핵심이었습니다.
“대시보드 숫자보다, 리뷰 큐에 쌓이는 샘플의 이유가 정리된 게 도움이 됐어요. 다만 초기 2주는 팀 용어를 맞추는 데 시간이 더 갔습니다.”
왜 필요한가
모델보다 먼저 무너지는 것은 대개 데이터입니다
앱 업데이트마다 수집 경로가 바뀌고, 온디바이스 전처리가 살짝 달라지며, 라벨 가이드는 슬랙에만 남습니다. Dataset Intelligence는 그 틈을 측정 가능한 신호로 바꿉니다.
- 수집·전처리·라벨·배포를 하나의 품질 타임라인으로 연결
- 한국 시장 앱 로그 패턴을 예시로 한 실습 데이터
- 정보 안내용 요금 — 결제 기능 없이 상담으로 진행
팀이 가져가는 것
18점검 신호 템플릿
72%리뷰 큐 정리 체감*
5주플래그십 실습 주기
*수강 팀 자체 설문(응답 41명) 기준 체감치이며, 보장 수치가 아닙니다.