01
프로젝트
AI 프로젝트 흐름
문제에서 평가까지 한 바퀴
문제
→
데이터
→
모델
→
평가
→
개선
02
문제
좋은 문제 정의
모호하면 모델도 흔들린다.
❓
무엇
해결할 현상
👥
누구
대상 사용자
📏
성공
측정 기준
03
데이터
데이터 체크
양보다 품질과 윤리
📊
충분?
양
🧹
깨끗?
결측·오류
⚖️
공정?
편향
🔐
허용?
동의·출처
04
발표
결과 공유
숫자만이 아니라 한계도 말한다.
📢
문제데이터모델결과한계다음 계획