ㅁ 보안 전략 ㅇ 정의: 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하기 위해 데이터를 보호하거나 민감 정보를 숨기는 기술 및 방법론. ㅇ 특징: – 데이터 보호를 위한 다양한 기술과 정책이 포함됨. – 데이터의 민감도를 분석하여 적합한 보안 방식을 적용. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 유출 방지가 필요한 경우. – 개인정보 및 민감 정보 처리 시. ㅇ 시험 함정:
ㅁ 보안 전략 ㅇ 정의: 데이터 분석 과정에서 개인 정보를 보호하기 위해 다양한 기술과 방법을 적용하는 전략. ㅇ 특징: – 데이터 유출 방지와 개인 정보 보호를 목표로 함. – 암호화, 익명화, 접근 제어 등 여러 기술을 포함. – 데이터의 유용성을 최대한 유지하면서 보안을 강화. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 데이터(예: 의료 기록, 금융 정보)를 처리할
ㅁ 동기화 기법 ㅇ 정의: 데이터 동기화 기법은 여러 시스템 간 데이터 일관성을 유지하기 위해 데이터를 동기화하는 방법을 의미한다. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 반영이 가능하다. – 데이터 일관성과 신뢰성을 보장한다. – 구현 방식에 따라 성능과 복잡성이 달라질 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 여러 시스템 간 데이터 일관성이 중요한 경우. – 실시간 데이터 업데이트가
ㅁ 동기화 기법 ㅇ 정의: 데이터 동기화 기법은 여러 데이터 저장소 간에 데이터를 일치시키는 방법을 의미하며, 데이터 일관성을 유지하기 위해 사용된다. ㅇ 특징: – 데이터 무결성과 최신성을 보장한다. – 네트워크 환경 및 데이터 양에 따라 성능이 달라질 수 있다. – 실시간 동기화와 주기적 동기화로 나뉜다. ㅇ 적합한 경우: – 분산 데이터베이스 환경에서 데이터 일관성을 유지해야
ㅁ 동기화 기법 ㅇ 정의: 데이터 동기화 기법은 여러 시스템 간 데이터 일관성을 유지하기 위해 데이터를 동기화하는 다양한 방법을 의미한다. ㅇ 특징: – 데이터 무결성과 최신성을 유지할 수 있다. – 실시간 또는 배치 처리 방식으로 구현 가능하다. – 네트워크 트래픽 및 시스템 성능에 영향을 줄 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 여러 데이터베이스 시스템을 사용하는
ㅁ 동기화 기법 ㅇ 정의: 데이터 동기화 기법은 여러 데이터 소스 간의 일관성을 유지하기 위한 방법으로, 데이터를 실시간 또는 일정 주기로 업데이트하여 동일한 상태를 유지하도록 하는 절차를 포함한다. ㅇ 특징: – 데이터의 최신성을 보장한다. – 시스템 간의 데이터 불일치를 최소화한다. – 데이터 처리 속도 및 성능에 영향을 줄 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 분산
ㅁ 라벨링 기술 ㅇ 정의: 데이터 라벨링 기술은 머신러닝 모델 학습을 위해 데이터에 적절한 태그나 레이블을 부여하는 과정을 의미한다. ㅇ 특징: – 데이터 품질에 따라 모델 성능이 크게 좌우됨. – 수작업, 반자동화, 자동화 도구를 활용하여 라벨링 가능. – 대규모 데이터셋에서는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 지도 학습 기반의 머신러닝 모델을
ㅁ 라벨링 기술 ㅇ 정의: 데이터 라벨링 기술은 머신러닝 모델 학습을 위해 데이터에 적절한 라벨을 부여하는 기술을 의미한다. ㅇ 특징: 데이터의 품질을 높이고, 모델의 정확도를 향상시키기 위한 필수 과정이다. 다양한 기술과 방법론이 존재한다. ㅇ 적합한 경우: 대량의 데이터가 존재하며, 데이터의 라벨링 품질이 모델 성능에 중요한 영향을 미칠 때. ㅇ 시험 함정: 기술의 종류와 특징을 혼동하거나,
ㅁ 라벨링 기술 ㅇ 정의: 데이터 라벨링을 효율적으로 수행하기 위해, 모델이 학습에 가장 유용하다고 판단한 데이터를 우선적으로 선택하여 라벨링하는 기술. ㅇ 특징: – 전체 데이터 중 일부만 라벨링하여도 높은 성능을 도출 가능. – 반복적인 학습 사이클을 통해 모델 성능을 점진적으로 개선. – 라벨링 비용 절감 효과. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 비라벨 데이터셋을 보유하고 있는
ㅁ 라벨링 기술 ㅇ 정의: 데이터에 특정 레이블(라벨)을 부여하여 학습 데이터로 활용할 수 있도록 준비하는 기술. ㅇ 특징: – 사람이 직접 데이터를 분석하여 레이블을 부여하는 방식과 자동화된 알고리즘을 사용하는 방식으로 나뉨. – 데이터 품질에 따라 모델의 성능이 크게 좌우됨. ㅇ 적합한 경우: – 머신러닝 모델 학습을 위한 고품질 데이터셋이 필요한 경우. – 데이터의 레이블이 명확하지