ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링에 사용되는 다양한 도구와 기법을 포괄하는 개념으로, 데이터를 정제하고 정렬하여 학습에 적합한 형태로 만드는 데 중점을 둔다. ㅇ 특징: 자동화된 도구와 수동 라벨링 기법을 혼합하여 정확성과 효율성을 높이는 것이 일반적이다. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터셋을 처리하거나 복잡한 라벨링 작업이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: 특정 도구나 기법의 장단점을

ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링을 수행하기 위한 도구 및 기법으로, 다양한 데이터 유형에 대해 정확하고 효율적인 라벨링을 지원하는 기술 및 플랫폼을 의미한다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋 처리에 적합한 자동화된 라벨링 기능 제공. – 품질 관리와 검증을 위한 워크플로우 포함. – 사용자 친화적인 인터페이스와 API 지원. ㅇ 적합한 경우: – 머신러닝 모델

ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링을 수행하기 위한 다양한 도구와 기법을 포함하며, 데이터의 품질을 높이고 라벨링 과정을 효율화하는 데 초점을 맞춤. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 오디오 등)을 지원. – 사용자 친화적인 인터페이스 제공. – 협업 기능 및 버전 관리 지원. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋 라벨링이 필요한 경우. –

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 전처리 과정에서 작업 단계를 체계적으로 구성하고 자동화하여 효율성을 극대화하는 방식. ㅇ 특징: 데이터 수집, 정제, 변환, 저장 등의 작업을 체계적으로 연결하여 반복 가능한 프로세스를 제공하며, 작업의 재현성과 협업을 용이하게 함. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터 처리, 팀 간 협업이 필요한 프로젝트, 반복적인 데이터 처리 작업. ㅇ 시험 함정:

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 전처리 및 머신러닝 모델 학습을 위한 데이터의 저장, 관리, 제공을 체계적으로 지원하는 시스템. ㅇ 특징: – 데이터 재사용성을 높이고 일관성을 유지. – 실시간 데이터 처리와 배치 처리 모두 지원 가능. – 데이터 품질 관리와 버전 관리 기능 포함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에서 반복적인 데이터 전처리가 필요한

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: – 워크플로우 및 파이프라인은 데이터 처리 과정을 단계별로 정의하고 실행하는 시스템으로, 작업의 자동화와 효율성을 높이는 데 사용됩니다. ㅇ 특징: – 데이터 처리 과정의 시각화 및 추적 가능. – 재사용 가능한 작업 정의로 코드 유지보수 용이. – 병렬 처리 및 오류 복구 지원. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 데이터 처리

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 처리 과정을 자동화하고 체계적으로 관리하기 위한 기술로, 작업 흐름(workflow)과 데이터를 처리하는 파이프라인을 설계하고 실행하는 도구 및 프레임워크를 포함. ㅇ 특징: – 작업 간의 의존성을 정의하고 실행 순서를 관리. – 오류 발생 시 재실행 및 복구 기능 제공. – 작업 상태를 모니터링하고 로그를 기록. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한

ㅁ 데이터 프레임과 SQL ㅇ 정의: 데이터 프레임과 SQL은 데이터 분석 및 처리를 위한 두 가지 주요 도구로, 데이터프레임은 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조이며, SQL은 관계형 데이터베이스를 조작하기 위한 언어이다. ㅇ 특징: – 데이터프레임은 Python의 Pandas 라이브러리를 통해 주로 사용되며, 다양한 데이터 조작 및 분석 기능을 제공한다. – SQL은 데이터베이스에서 데이터를 검색, 추가, 수정,

ㅁ 데이터 프레임과 SQL ㅇ 정의: 데이터 프레임과 SQL은 데이터를 구조화하고 관리하며, 분석을 수행하기 위한 기본 도구이다. SQL은 관계형 데이터베이스를 다루기 위한 언어이고, 데이터 프레임은 프로그래밍 언어에서 데이터 분석을 위해 사용되는 2차원 데이터 구조이다. ㅇ 특징: – SQL은 데이터베이스에서 데이터를 검색, 삽입, 갱신, 삭제하는 데 사용된다. – 데이터 프레임은 행과 열로 구성된 데이터 구조로, 데이터

ㅁ 데이터 프레임과 SQL ㅇ 정의: 데이터 프레임과 SQL은 데이터 분석과 처리를 위해 사용하는 주요 도구로, 데이터 프레임은 행렬 형태의 데이터 구조를 제공하며 SQL은 관계형 데이터베이스를 다루기 위한 언어이다. ㅇ 특징: 데이터 프레임은 Python의 pandas, R의 data.table 등 다양한 라이브러리를 통해 구현되며, SQL은 데이터 검색, 삽입, 업데이트, 삭제 등 다양한 데이터 조작 기능을 제공한다. ㅇ