ㅁ 경량화 ㅇ 정의: 모델의 크기를 줄이고 연산 효율성을 높이기 위해 가중치와 활성화 값을 낮은 비트 정밀도로 표현하는 기술. ㅇ 특징: – 모델의 정확도를 최대한 유지하면서 메모리 사용량과 계산 속도를 개선. – 주로 모바일 디바이스나 임베디드 시스템에서 활용. ㅇ 적합한 경우: – 리소스가 제한된 환경에서 대규모 모델을 배포해야 할 때. – 실시간 추론이 요구되는 애플리케이션.
ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 문서 및 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터를 변환하고 정제하는 과정에서 적용되는 기술과 방법. ㅇ 특징: 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있으며, 데이터의 품질을 높이고 분석 가능성을 증대시킴. ㅇ 적합한 경우: 비정형 데이터가 많고, 데이터 품질 향상이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: 전처리 과정이 과도하게 복잡해질 경우, 성능 저하 및 데이터
ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 문서나 비정형 데이터를 처리하기 전에, 데이터의 품질을 높이고 분석 효율성을 극대화하기 위해 다양한 전처리 기법을 적용하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 일관성 및 정확성을 보장. – 분석에 적합한 형태로 변환. – 처리 과정에서 데이터 손실 위험 존재. ㅇ 적합한 경우: – 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 분석해야 할 때. –
ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 문서 및 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터를 구조화하고, 분석 가능한 형태로 변환하는 과정. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 형식(텍스트, 이미지, 음성 등)을 처리 가능. – 데이터의 품질을 높이고 분석의 정확성을 향상시킴. – 처리 과정에서 데이터 손실을 최소화해야 함. ㅇ 적합한 경우: – 대량의 비정형 데이터를 분석해야 하는 경우. – 데이터의
ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 비정형 데이터에서 텍스트를 추출하여 분석 가능한 형태로 변환하는 작업을 포함하는 데이터 처리 단계. ㅇ 특징: – 비정형 데이터의 정형화에 초점을 둠. – OCR과 같은 기술을 활용하여 텍스트를 추출. – 데이터 품질 향상을 위한 정제 작업 포함. ㅇ 적합한 경우: – 문서, 이미지 등 비정형 데이터를 분석해야 할 때. – 데이터
ㅁ 주요 기법 ㅇ 정의: 시계열 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 성분을 분석하는 기법으로, 주로 신호 처리 및 데이터 분석에 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터의 시간 도메인을 주파수 도메인으로 변환. – 주파수 성분의 크기와 위상을 확인 가능. – 계산 속도가 빠르고 효율적임. ㅇ 적합한 경우: – 주파수 성분 분석이 필요한 데이터(예: 음성, 진동 신호). –
ㅁ 라벨링 방법 ㅇ 정의: – 라벨링 방법은 데이터에 레이블을 부여하는 다양한 기술과 접근 방식을 의미하며, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 학습에 필요한 필수 단계이다. ㅇ 특징: – 데이터의 품질과 모델 성능에 직결되며, 수작업 라벨링, 반자동 라벨링, 자동 라벨링 등 다양한 방식이 존재한다. – 라벨링 방법은 데이터의 특성과 목적에 따라 선택되어야 한다. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 라벨링 방법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링 과정에서 모델이 불확실성이 높은 데이터를 선별적으로 요청하여 라벨링을 수행하는 방법. ㅇ 특징: – 전체 데이터셋 중 일부만 라벨링하여 효율성을 높임. – 모델 성능을 빠르게 개선할 수 있는 데이터에 집중. – 라벨링 비용을 절감할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 라벨링 비용이 높은 경우. – 대량의 비라벨링 데이터가 존재하는
ㅁ 라벨링 방법 ㅇ 정의: 데이터셋에 사람이 직접 라벨을 부여하는 방식으로, 주로 소규모 데이터셋에 사용됨. ㅇ 특징: – 높은 정확도를 보장하지만 시간과 비용이 많이 소요됨. – 라벨링 품질은 라벨러의 전문성에 크게 의존함. – 반복 작업 시 피로도와 오류 가능성이 증가할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이 작고 품질이 중요한 경우. – 기계 학습 모델의
ㅁ 합성 데이터 ㅇ 정의: 실제 데이터를 기반으로 하지 않고, 알고리즘이나 규칙을 통해 생성된 데이터. ㅇ 특징: – 데이터 수집이 어려운 경우 활용 가능. – 실제 데이터와 유사한 특성을 가지도록 설계 가능. – 데이터 프라이버시 문제 해결에 도움. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 데이터를 다루는 경우. – 데이터가 부족하거나 편향된 경우. – 모델 성능 검증