Change Data Capture
데이터의 변경을 실시간으로 감지하고 기록하는 기술이에요. 이를 통해 데이터베이스의 변화가 다른 시스템에 자동으로 반영될 수 있어요. 결과적으로 데이터 일관성과 신뢰성을 높이는 데 기여해요.
Data Pipeline
데이터 파이프라인
10개 레벨
데이터 파이프라인과 머신러닝 모델의 배포 및 운영을 효율적으로 관리하는 체계예요. 자동화와 모니터링을 통해 신속한 개발과 품질 보장을 지원해요. 이로 인해 데이터 활용과 모델 성능이 극대화돼요.
하위주제 (6)
Data Cleaning and Preprocessing
데이터는 종종 불완전하고 불일치가 있어요. 이를 수정하고 정리하는 과정이 필요해요. 결과적으로 분석과 모델링에 적합한 형태로 변환해요.
Data Collection
데이터 수집은 분석을 위한 필수 단계예요. 다양한 소스에서 정보나 데이터를 모으는 과정이에요. 이는 연구의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 해요.
Extract, Transform, Load
데이터를 정리하고 준비하는 과정은 중요해요. 데이터의 품질을 높이고, 분석에 적합한 형태로 변환하는 것이에요. 이를 통해 신뢰성 있는 인사이트를 얻을 수 있어요.
Feature Selection
특징 선택은 모델의 성능을 향상시키기 위해 중요하지 않은 변수들을 제거하는 과정이에요. 이를 통해 학습 속도를 높이고, 과적합을 방지할 수 있어요. 최적의 특징 집합을 선택하는 것이 데이터 분석의 핵심이에요.
ML Workflow
데이터 수집, 전처리, 모델 훈련, 평가, 배포 순서로 진행되는 과정이에요. 각 단계가 중요해요.
관련주제 (8)
- Data Labeling데이터에 레이블을 붙여, 기계 학습 모델이 데이터를 이해할 수 있도록 지원해요.
- Data Versioning데이터 버전을 관리하고, 데이터의 변화 이력을 추적하는 과정이에요.
- Experiment Tracking실험 데이터를 기록하고, 성능을 비교 분석하는 과정이에요.
- Feature Engineering데이터의 특징을 추출하고, 모델의 성능을 향상시키기 위한 작업이에요.
- Hyperparameter Optimization기계 학습 모델의 성능을 향상시키기 위해 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는 과정이에요.
- Model Deployment기계 학습 모델을 실제 환경에 배포하는 과정으로, 애플리케이션에 통합돼 사용돼요.
