Embedded/edge ML folks: what actually eats the most time ,getting data, or cleaning/labeling it (time series sensor data, not computer vision/audio)? [D]

임베디드 ML 프로젝트에서 시간을 가장 많이 소모하는 것은 무엇인가에 대한 질문입니다.

임베디드 ML 프로젝트에서는 데이터 수집, 데이터 정리/레이블링, 모델 구축 및 최적화 과정에서 시간 소모의 주요 원인을 탐구하고 있습니다. 질문자는 센서 기반 ML에 대한 경과를 공유하며, 데이터 품질 검증, AI 지원 레이블링, 데이터 수집 기준의 설정 등의 기능이 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있는지 의견을 구하고 있습니다. 어떤 부분이 가장 큰 어려움인지에 대한 피드백을 원합니다.

Inquiring about what takes the most time in embedded ML projects.

The article discusses the bottlenecks in time spent on sensor-based machine learning projects, specifically on tasks like data collection, cleaning and labeling, model building, and optimization for deployment. The author seeks validation for a project aimed at addressing these challenges, considering features like automatic data quality checks, AI-assisted labeling, and data collection standards. They are particularly interested in feedback on which features would genuinely save time.