ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링 작업을 지원하는 오픈소스 플랫폼으로, 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 데이터 유형에 대해 협업 라벨링과 품질 관리 기능을 제공함. ㅇ 특징: – 웹 기반 UI로 라벨링 작업을 시각적으로 지원 – 프로젝트별 사용자 권한 관리 및 작업 할당 가능 – API를 통한 자동화 라벨링 및 외부 시스템 연동 지원

ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: Scale Nucleus는 대규모 데이터셋에 대해 AI 모델 학습용 라벨링을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 데이터 라벨링 플랫폼이다. 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 지원하며, 품질 관리와 작업자 관리 기능을 제공한다. ㅇ 특징: – 웹 기반 인터페이스로 전 세계 분산 작업자와 협업 가능 – AI 보조 라벨링

ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 인공지능 학습용 데이터셋 구축을 위해 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터에 라벨을 부착하고 품질을 관리하는 클라우드 기반 데이터 라벨링 플랫폼. 주로 크라우드소싱과 전문 검수팀을 통해 대규모 데이터 라벨링을 지원함. ㅇ 특징: – API 기반으로 다양한 AI 모델 학습 파이프라인과 연동 가능 – 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션, 텍스트 분류,

ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 오픈소스 기반의 데이터 라벨링 도구로, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 대해 웹 인터페이스를 통해 주석 작업을 수행할 수 있음. ㅇ 특징: – 웹 브라우저에서 실행 가능하며, 설치 및 배포가 용이함. – 다양한 데이터 유형과 라벨링 템플릿을 지원. – Python SDK, REST API를 통한 자동화 및 외부 시스템

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 전처리, 변환, 적재 과정을 자동화하여 반복 가능하고 재현성 있는 데이터 처리 흐름을 구성하는 방식. ㅇ 특징: – 여러 단계의 데이터 처리 작업을 순차적 또는 병렬적으로 실행 – 데이터 품질 유지와 처리 효율성 향상 – 코드 재사용성과 유지보수 용이성 제공 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋을 주기적으로 처리해야 하는

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 전처리, 변환, 피처 엔지니어링 과정을 자동화하고 재사용 가능하게 만드는 데이터 파이프라인 관리 방식. ㅇ 특징: – 여러 데이터 소스에서 데이터를 추출, 변환, 적재(ETL)하는 과정을 시각적 또는 코드 기반으로 구성 – 재현성과 일관성을 높이고, 팀 간 협업을 용이하게 함 – 스케줄링, 모니터링, 버전 관리 기능 포함 가능 ㅇ 적합한

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 1. Feast ㅇ 정의: – Feast(Feature Store)는 머신러닝 모델 학습과 예측 시 일관된 특징 데이터를 제공하기 위해 설계된 오픈소스 피처 스토어. – 온라인/오프라인 환경 모두에서 동일한 피처를 제공하여 데이터 불일치 문제를 방지. ㅇ 특징: – 온라인 스토어(실시간 예측용)와 오프라인 스토어(배치 학습용) 동시 지원. – 다양한 데이터 소스(BigQuery, Redis, PostgreSQL 등)와 연동

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 1. Feature Store(Tecton.ai) ㅇ 정의: – 머신러닝 모델 학습 및 예측 시 사용하는 특징(feature) 데이터를 중앙에서 관리, 저장, 제공하는 시스템으로, Tecton.ai는 이를 자동화·운영화한 SaaS형 플랫폼. ㅇ 특징: – 실시간/배치 데이터 모두 지원 – 데이터 소스에서 특징을 추출·변환·저장하는 파이프라인 자동화 – 온라인/오프라인 스토어를 분리하여 학습과 예측 시점의 데이터 일관성 보장 – 재사용

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 처리, 변환, 분석 작업을 순차적·병렬적으로 실행할 수 있도록 설계된 프로세스 흐름을 구성·관리하는 개념. ㅇ 특징: – 데이터 소스에서 수집, 전처리, 변환, 저장, 분석까지의 단계를 자동화 – 의존성 관리, 스케줄링, 모니터링 기능 제공 – 재사용 가능한 모듈화 구조 ㅇ 적합한 경우: – 반복적 데이터 처리 작업이 많고, 단계 간

ㅁ 워크플로우 및 파이프라인 ㅇ 정의: 데이터 처리, 분석, 모델 학습 등의 작업 단계를 순차적 또는 병렬적으로 실행하고 관리하기 위한 프로세스 자동화 구조. ㅇ 특징: – 여러 데이터 처리 작업을 의존성에 따라 연결. – 스케줄링, 모니터링, 실패 시 재시도 기능 제공. – 코드 기반으로 파이프라인을 정의하여 재사용성과 유지보수성 향상. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 수집부터