ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 머신러닝 모델을 운영 환경에 배포하기 전, 실제 데이터를 기반으로 모델을 미세 조정하며 성능을 검증하는 방법. ㅇ 특징: – 운영 환경과 동일한 조건에서 테스트 가능. – 모델 성능의 미세 조정을 통해 예기치 않은 문제를 사전에 발견. – 기존 모델과 병렬로 실행되어 실시간 비교 가능. ㅇ 적합한 경우: – 모델 업데이트 전
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: MLOps에서 운영 전략은 머신러닝 모델을 효율적으로 개발, 배포, 유지보수하기 위한 체계적 접근 방법을 의미한다. 이 전략은 데이터 파이프라인, 모델 관리, 모니터링, 성능 최적화를 포함한다. ㅇ 특징: – 자동화된 워크플로우 관리 – 지속적인 통합과 배포(CI/CD) 지원 – 모델 성능 및 안정성 모니터링 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터와 복잡한 모델을 운영할
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: MLOps에서 모델의 성능을 지속적으로 평가하고 개선하기 위한 서비스 형태의 접근 방식. ㅇ 특징: – 클라우드 기반으로 제공되는 경우가 많음. – 모델 평가를 자동화하여 개발자와 운영 팀의 효율성을 높임. – 데이터 드리프트와 모델 성능 저하를 실시간으로 감지 가능. ㅇ 적합한 경우: – 다양한 모델을 동시에 운영하며 성능을 모니터링해야 하는 경우. –
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: MLOps에서 운영 전략은 모델 배포 후 지속적인 성능 유지 및 개선을 위한 체계적인 방법론을 의미하며, 데이터 수집, 모델 업데이트, 모니터링을 포함한다. ㅇ 특징: – 데이터와 모델의 동기화가 중요하다. – 운영 프로세스 자동화를 통해 효율성을 높인다. – 지속적인 모니터링과 성능 평가가 필요하다. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 계속해서 변화하는 환경에서. –
ㅁ 최신 구조 ㅇ 정의: 그래프 데이터 상에서 정보를 확산시키는 과정을 모델링하여 노드 간 관계를 학습하는 딥러닝 모델. ㅇ 특징: – 그래프 데이터의 구조적 특성을 활용하여 높은 표현력을 가짐. – 노드 간 연결 정보를 기반으로 데이터의 지역적 및 전역적 패턴을 파악 가능. – 다양한 그래프 데이터 유형(사회 네트워크, 추천 시스템, 생물학적 네트워크 등)에 적용 가능.
ㅁ 최신 구조 ㅇ 정의: Neural Radiance Fields (NeRF)는 3D 장면을 복원하기 위해 신경망을 활용하여 광선의 색상과 밀도를 모델링하는 기술. ㅇ 특징: 신경망을 사용하여 3D 장면의 복잡한 디테일과 조명을 표현하며, 소량의 이미지 데이터로도 고품질의 3D 복원이 가능. ㅇ 적합한 경우: 제한된 이미지 데이터로 고해상도의 3D 복원이 필요한 경우, 예를 들어 가상 현실(VR)이나 증강 현실(AR) 애플리케이션.
ㅁ 최신 구조 ㅇ 정의: 최신 구조는 기존 모델의 한계를 극복하기 위해 설계된 독창적인 모델 아키텍처를 의미하며, 일반적으로 효율성, 성능, 확장성을 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. ㅇ 특징: 최신 구조는 대규모 데이터 처리와 높은 계산 효율성을 가지며, 다양한 응용 분야에서의 적응성을 제공한다. 또한, 기존의 한계점을 극복하는 혁신적 접근 방식을 포함한다. ㅇ 적합한 경우: 고성능 요구
ㅁ 최신 구조 ㅇ 정의: 최신 구조는 인공지능 모델 개발에서 최신 연구와 기술을 반영한 아키텍처를 뜻하며, 성능 향상과 효율성을 목표로 설계됨. ㅇ 특징: – 최신 논문과 연구 성과를 기반으로 설계됨. – 기존 한계를 극복하거나 새로운 문제를 해결하기 위해 고안됨. – 실험적 특성이 강하고, 상용화까지 시간이 소요될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 최신 연구 동향을
ㅁ 멤버십 추론 ㅇ 정의: 멤버십 추론은 데이터 샘플이 특정 머신 러닝 모델의 학습 데이터에 포함되었는지 여부를 추론하는 공격 기법이다. ㅇ 특징: – 학습 데이터의 프라이버시를 침해할 수 있다. – 모델의 출력 확률값이나 예측 결과를 활용하여 공격한다. – 데이터의 민감성에 따라 심각한 보안 문제가 될 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 모델이 과적합된 경우. –
ㅁ 데이터 중독 ㅇ 정의: 데이터 중독은 AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 악의적인 데이터를 삽입하거나 조작하여 모델의 성능을 저하시키거나 오작동을 유발하는 공격 기법을 의미한다. ㅇ 특징: – 공격자는 데이터셋의 일부를 교묘히 변경하여 모델이 잘못된 패턴을 학습하도록 유도한다. – 학습 데이터의 신뢰성을 낮추며, 모델의 예측 정확도를 의도적으로 떨어뜨릴 수 있다. – 데이터셋의 크기가 클수록 공격이 탐지되기