학습용 데이터셋 구축
AI 성능을 높이는 최적의 데이터
데이터 확보·설계·구축·검수부터 학습 최적화까지, 모델 성능 향상에 필요한 데이터 솔루션을 제공합니다.
0억+
누적 작업 데이터
0%
데이터 정확도
0만+
크라우드 워커
학습용 데이터셋 구축
AI 성능을 높이는
최적의 데이터
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데이터 확보·설계·구축·검수부터 학습 최적화까지, 모델 성능 향상에 필요한 데이터 솔루션을 제공합니다.
원천 데이터 확보
도메인 전문성·최신성·라이선스와 활용 범위가 명확한 원천 데이터를 확보하기 어렵습니다
활용 가능한 데이터로의 전환
수집한 데이터는 정제·구조화·라벨링·검증을 거쳐야 실제 학습에 활용할 수 있습니다
품질과 일관성 확보
오류·편향·비일관성은 데이터가 많아도 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다
확장에 따른 운영 부담
데이터 규모가 커질수록 납기·품질·운영 관리의 복잡도도 높아집니다
품질과 일관성 확보
오류·편향·비일관성은 데이터가 많아도 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다
확장에 따른 운영 부담
데이터 규모가 커질수록 납기·품질·운영 관리의 복잡도도 높아집니다
셀렉트스타는 다릅니다
셀렉트스타는 다릅니다
수집·가공·검수 기준을 함께 설계해 실제 학습과 평가에 바로 활용할 수 있는 데이터셋을 구축합니다
수집·가공·검수 기준을 함께 설계해 실제 학습과 평가에 바로 활용할 수 있는 데이터셋을 구축합니다
차별화된 데이터 구축 역량
차별화된 데이터 구축 역량
수집·가공·검수 기준을 함께 설계해 학습에 바로 활용 가능한 데이터셋으로 구축합니다.
학습 중심 설계
학습 중심 설계
- 모델 학습 목적 기반 데이터 설계
- SFT·Instruction·Reasoning 데이터셋 구축
- 도메인 전문가 기반 데이터 설계·가이드 수립
- 모델 학습 목적 기반 데이터 설계
- SFT·Instruction·Reasoning 데이터셋 구축
- 도메인 전문가 기반 데이터 설계·가이드 수립
평가까지 고려한 구축
평가까지 고려한 구축
- 학습·평가 연계 데이터 설계
- 벤치마크 구축 경험
- 모델 성능 검증 데이터 구축
- 학습·평가 연계 데이터 설계
- 벤치마크 구축 경험
- 모델 성능 검증 데이터 구축
품질 관리 체계
품질 관리 체계
- TTA 데이터 품질인증 Class A
- 평균 품질 98.6%
- 골든셋·페이크셋 기반 품질 관리
- 도메인 전문가 기반 검수 및 품질 검증 체계 운영
- TTA 데이터 품질인증 Class A
- 평균 품질 98.6%
- 골든셋·페이크셋 기반 품질 관리
- 도메인 전문가 기반 검수 및 품질 검증 체계 운영
대규모 구축 역량
대규모 구축 역량
- AI 학습 목적에 맞춘 원천 데이터 소싱
- 라이선스·권리 범위를 고려한 데이터 구축
- 누적 작업 데이터 2.5억 +
- 크라우드 워커 32만 +
- 글로벌 프로젝트 운영 경험
- AI 학습 목적에 맞춘 원천 데이터 소싱
- 라이선스·권리 범위를 고려한 데이터 구축
- 누적 작업 데이터 2.5억 +
- 크라우드 워커 32만 +
- 글로벌 프로젝트 운영 경험
프로젝트 맞춤형 데이터 운영
프로젝트 맞춤형 데이터 운영
데이터 난이도, 물량, 보안 요건에 따라 전문 작업자와 대규모 운영 체계를 설계합니다.
전문 작업자 기반 고난도·민감 데이터 운영
NDA 및 프로젝트별 보안 요건 대응
품질 기준 및 진행 현황 관리
전문 작업자 기반 고난도·민감 데이터 운영
데이터 확보부터 설계·가공·검수·납품까지, 분절된 작업이 아닌 하나의 파이프라인으로 연결합니다.
구축 가능한 데이터 유형
구축 가능한 데이터 유형
파운데이션 모델 학습
- 사전학습
- 지속 사전학습
지시 학습
- SFT(Supervised Fine-Tuning)
- Instruction 데이터셋
추론
- 사고 과정 데이터(CoT)
- 다단계 추론(Multi-hop)
- 계획 수립(Planning)
셀렉트스타는 도메인과 난이도, 규모가 다양한 AI 프로젝트의 데이터를 구축해왔습니다.
구축 범위부터 비용과 소요 기간까지
A.
이미지, 텍스트, 음성, 영상, 문서, 멀티모달 등
다양한 형태의 AI 학습·평가 데이터 구축 및 가공을 지원합니다.
프로젝트 목적과 모델의 학습 방식에 맞춰 데이터 수집부터 가공·라벨링, 검수, 품질관리(QA)까지 필요한 범위를 검토하여 수행합니다.
프로젝트 진행 범위 자세히 보기
A.
네. 원본 데이터 수집부터 가공·라벨링, 검수, 품질관리(QA)까지 전 과정을 원스톱으로 진행할 수 있습니다.
프로젝트 목적과 모델 학습·평가 방식에 맞춰 기준을 협의하고, 필요하면 샘플 작업 또는 PoC를 먼저 진행할 수 있습니다.
상세 내용 보기
먼저 고객사 데이터와 프로젝트 목적을 기준으로 품질·가공 기준을 협의합니다.
이후 소량의 샘플 데이터를 우선 가공해 품질을 점검하고, 검토 결과를 반영해 최종 작업 기준을 확정합니다.
확정된 기준에 따라 전체 데이터를 구축한 뒤 결과물 검수와 QA를 거쳐 최종 데이터를 납품합니다.
프로젝트에 따라 본 작업 전 샘플 작업 또는 PoC를 통해 결과물의 품질과 작업 기준을 사전에 확인할 수도 있습니다.
A.
견적은 주로 ① 데이터 유형, ② 데이터 규모, ③ 라벨링 및 가공 난이도, ④ 검수·품질관리 기준, ⑤ 납기 일정 및 투입 리소스를 종합적으로 고려해 산정합니다.
프로젝트에 따라 M/M 또는 작업 물량에 따른 건별 단가 방식 등을 적용할 수 있습니다.
데이터 유형 · 데이터 규모 · 라벨링/가공 난이도 · 검수/QA 기준 · 납기 일정 · 투입 리소스
상세 내용 보기
이미지 바운딩 박스·세그멘테이션, OCR, 음성 전사, 문서 정제 등 작업 유형에 따라 필요한 인력과 작업 시간이 달라질 수 있습니다.
파견형은 일반적으로 파견 기간과 투입 인력에 따른 M/M 기준으로 산정하며,
비파견형은 관리·운영 M/M 비용과 실제 작업 물량에 따른 건별 단가를 조합하는 방식을 기본적으로 적용합니다.
과업의 난이도와 작업 범위가 명확한 경우 전체 과업을 M/M 기준으로 제안하거나,
작업 물량을 명확히 산정할 수 있는 경우 건별 단가 방식을 적용할 수 있습니다.
최종 견적 구조는 고객사의 예산·계약 방식·과업 특성을 고려해 협의합니다.
A.
네. 정식 견적 전 예산 검토를 위한 개략 견적을 받아보실 수 있습니다.
상세 내용 보기
전달해주신 정보를 바탕으로 예상 작업 범위와 투입 리소스를 검토하여 대략적인 비용 범위와 견적 구조를 안내드립니다.
개략 견적은 예산 검토 목적의 참고 견적이며,
상세 작업 기준, 실제 데이터, 과업 난이도와 작업량, 수행 방식에 따라 최종 견적은 달라질 수 있습니다.
보다 정확한 견적이 필요하다면 샘플 데이터와 구체적인 작업 기준을 바탕으로 사전 검토 또는 샘플 작업 후 최종 견적을 산정하는 것을 권장합니다.
필요한 정보가 충분한 경우 영업일 기준 1~3일 내 회신을 기본으로 하며,
과업 규모나 복잡도에 따라 추가 검토가 필요한 경우 별도로 안내드립니다.
A.
프로젝트 기간은 데이터 규모, 가공 난이도, 검수·품질관리 기준, 투입 인력과 희망 납기에 따라 달라집니다.
급한 일정이 있다면 추가 인력 투입이나 작업 우선순위 조정을 통해 일정 단축 가능 여부를 검토할 수 있습니다.
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데이터 가공 자체의 작업 시간뿐 아니라
기준 협의 → 샘플 작업 및 품질 검토 → 본 작업 → 검수·QA까지 전체 프로세스를 고려하여 일정을 산정합니다.
급한 완료 일정이나 별도 납기 조건이 있다면 내부 작업 인력을 추가 투입하거나 공정을 조정해 일정 단축 가능 여부를 검토할 수 있습니다.
이 경우 추가 리소스 투입 비용이 견적에 반영될 수 있습니다.
예상 데이터 규모, 작업 방식과 목표 납기를 알려주시면 수행 가능 범위와 적정 일정을 검토하여 안내드립니다.