ㅁ 시스템 구축

ㅇ 정의:
시스템 구축은 특정 목적을 달성하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 설계, 개발, 배포하는 과정이다.

ㅇ 특징:
– 시스템의 안정성과 확장성이 중요하다.
– 다양한 기술과 도구를 활용하여 목표를 달성한다.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 데이터 처리와 분석이 필요한 환경.
– 여러 시스템 간의 통합이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 시스템 구축 과정에서 특정 기술만을 강조하거나 전체적인 프로세스를 간과하는 문제.
– 구축 후 유지보수의 중요성을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 시스템 구축은 확장성과 안정성을 고려하여 설계되어야 한다.
– X: 시스템 구축은 단순히 소프트웨어 설치를 의미한다.

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1. 배치 학습

ㅇ 정의:
배치 학습은 모델이 정기적으로 저장된 데이터를 한꺼번에 학습하는 방식으로, 실시간 데이터 처리보다는 일정 주기로 데이터를 처리하는 데 초점이 맞춰져 있다.

ㅇ 특징:
– 대량의 데이터를 처리할 수 있다.
– 학습 주기가 고정되어 있어 실시간 반응성이 낮다.
– 계산 효율성을 극대화할 수 있다.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터가 주기적으로 수집되는 환경.
– 실시간 업데이트가 필요하지 않은 시스템.

ㅇ 시험 함정:
– 배치 학습과 온라인 학습을 혼동하는 문제.
– 배치 학습의 비효율성을 실시간 데이터 처리에서 언급하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 배치 학습은 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 방식이다.
– X: 배치 학습은 실시간 데이터 처리가 가능하다.

ㅁ 추가 학습 내용

배치 학습과 온라인 학습의 차이점 및 각각의 장단점을 명확히 이해하기 위해 다음과 같이 정리합니다.

1. 배치 학습:
– 정의: 대량의 데이터를 한꺼번에 처리하여 모델을 학습시키는 방식.
– 장점:
– 대량 데이터를 처리하는 데 적합.
– 모델 학습 과정이 안정적이며, 전체 데이터에 대한 최적화가 가능.
– 반복적인 학습 주기를 통해 높은 성능의 모델을 생성 가능.
– 단점:
– 실시간 데이터 처리가 불가능.
– 데이터 준비 과정에 시간이 오래 걸릴 수 있음.
– 대량 데이터를 다룰 때 저장소와 계산 자원이 많이 필요.

2. 온라인 학습:
– 정의: 데이터를 순차적으로 처리하며 모델을 점진적으로 학습시키는 방식.
– 장점:
– 실시간 데이터 처리가 가능.
– 빠르게 변화하는 데이터 환경에 적응 가능.
– 저장소 요구량이 상대적으로 적음.
– 단점:
– 데이터 순서와 품질에 민감.
– 모델이 불안정하거나 최적화가 어려울 수 있음.
– 과거 데이터가 반영되지 않을 가능성.

3. 추가 학습 내용:
– 배치 학습의 데이터 준비 과정:
– 데이터 수집, 전처리, 샘플링 과정 이해.
– 대량 데이터의 효율적 저장 및 접근 방법 학습.
– 저장소 관리:
– 데이터베이스나 데이터 레이크를 활용한 대규모 데이터 저장 관리.
– 데이터 백업 및 복구 전략.
– 학습 주기 설정:
– 주기적 학습을 위한 스케줄링.
– 학습 주기와 데이터 업데이트 주기의 조화.

이와 같은 내용을 명확히 이해하고 실무적인 관점에서 적용 방법을 학습하는 것이 시험 대비에 유리합니다.