ㅁ 경량 모델 최적화 ㅇ 정의: 경량 모델 최적화는 모델의 크기와 복잡성을 줄여 리소스 제약 환경에서 효율적으로 작동하도록 설계된 기법을 의미함. ㅇ 특징: – 모델 크기 감소로 메모리 사용량 절약 – 추론 속도 향상 – 전력 소모 감소 ㅇ 적합한 경우: – 모바일 기기나 IoT 장치와 같은 리소스 제한 환경 – 대규모 모델을 배포해야 하는

ㅁ 경량 모델 최적화 ㅇ 정의: 경량 모델 최적화는 모델의 크기와 계산 복잡도를 줄여 성능을 유지하면서도 더 적은 자원으로 실행 가능하게 만드는 기법을 말한다. ㅇ 특징: – 모델의 크기를 줄여 메모리 사용량 감소 – 계산 속도 향상 – 모바일 및 임베디드 장치에 적합 ㅇ 적합한 경우: – 제한된 하드웨어 환경에서의 모델 실행 – 실시간 응답이

ㅁ 지능형 캐싱 ㅇ 정의: ㅇ 특징: ㅇ 적합한 경우: ㅇ 시험 함정: ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시: ================================ 1. Approximate Nearest Neighbor ㅇ 정의: 고차원 데이터에서 가장 가까운 이웃을 빠르게 찾기 위한 근사 알고리즘으로, 정확성보다는 속도에 초점을 맞춘다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋에서 계산 효율성을 극대화한다. – 정확한 결과 대신 근사값을 제공하며, 허용

ㅁ 지능형 캐싱 ㅇ 정의: 데이터 검색 및 저장 속도를 높이기 위해 자주 사용되는 데이터나 연산 결과를 캐시에 저장하여 효율성을 극대화하는 기술. ㅇ 특징: – 반복적인 데이터 요청에 대해 빠른 응답 제공. – 메모리 사용량과 캐시 적중률 간의 균형이 중요. – 적절한 캐시 만료 정책이 필요. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터베이스에서 빈번히 조회되는 데이터

ㅁ 지능형 캐싱 ㅇ 정의: 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하기 위한 기술로, 자주 사용되는 데이터를 캐싱하여 시스템 성능을 향상시킴. ㅇ 특징: – 데이터 접근 속도 향상. – 메모리 사용 최적화. – 캐시 적중률에 따라 성능이 달라짐. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에서 자주 조회되는 데이터가 있는 경우. – 실시간 응답 속도가 중요한 애플리케이션. ㅇ 시험 함정:

ㅁ 지능형 캐싱 ㅇ 정의: 데이터 처리 및 분석에서 자주 사용되는 데이터나 모델의 중간 결과를 캐시에 저장하여 반복적인 계산을 줄이고 성능을 향상시키는 기술. ㅇ 특징: – 데이터 접근 속도 향상 – 시스템 부하 감소 – 저장소 크기와 캐싱 정책에 따라 성능 차이 발생 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 분석 작업 – 반복적인 데이터 호출이

ㅁ AIOps ㅇ 정의: – AIOps는 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 효율성을 높이는 접근 방식이다. ㅇ 특징: – 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 징후를 탐지하고, IT 문제를 사전에 예측한다. – IT 운영팀의 부담을 줄이고, 시스템 가용성과 안정성을 향상시킨다. – 데이터 통합, 로그 분석, 이벤트 상관 관계 분석 등의 기능을 포함한다. ㅇ 적합한 경우:

ㅁ AIOps ㅇ 정의: AIOps는 IT 운영을 자동화하고 최적화하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용하는 접근 방식으로, 대규모 데이터 분석 및 패턴 인식을 통해 문제를 사전에 감지하고 해결하는 시스템이다. ㅇ 특징: 대규모 데이터 처리, 실시간 분석, 이상 탐지 및 자동화된 의사결정 지원 등이 주요 특징이다. ㅇ 적합한 경우: 대규모 IT 인프라를 운영하며, 시스템 장애를 최소화하고 운영 비용을

ㅁ AIOps ㅇ 정의: AIOps는 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 접근 방식이다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터 처리 능력. – 실시간 데이터 분석 및 패턴 탐지. – IT 문제의 예측 및 자동 해결. ㅇ 적합한 경우: – IT 시스템의 복잡성이 높은 경우. – 대규모 인프라를 운영하며 실시간 모니터링이 필요한 경우. – 장애

ㅁ 지속학습/재학습 ㅇ 정의: 머신러닝 모델이 새로운 데이터를 지속적으로 학습하거나 기존 학습된 데이터를 활용하여 성능을 유지하거나 향상시키는 방법론. ㅇ 특징: – 새로운 데이터가 들어와도 기존 모델의 성능을 유지하도록 설계. – 데이터의 편향 문제를 방지하기 위해 과거 데이터를 활용. – 학습 과정에서 메모리 효율성과 계산 비용이 중요하게 고려됨. ㅇ 적합한 경우: – 실시간으로 변화하는 데이터 환경(예: