빅데이터분석기사 관련
과적합은 머신러닝에서 학습용데이터를 과하게 학습하여, 실제데이터를 예측하지 못하는 현상을 말합니다. 인공지능(AI)의 학습 방법은 우리가 시험공부를 하는 과정과 아주 비슷합니다. 이 점을 생각하시면 ‘과적합’이 무엇인지 쉽게 이해하실 수 있습니다. 1. 한 학생이 시험공부를 합니다 (인공지능의 학습 과정) 여기에 ‘슬기’라는 학생이 수학 시험을 준비하고 있다고 가정해 보겠습니다. 슬기 앞에는 **’연습 문제집’**이 한 권 있습니다. 이 문제집에는 총 … Read more
크롤링(crawling)과 스크래핑(scraping)은 웹 데이터를 수집할 때 자주 사용되는 기술이지만, 크롤링은 웹사이트 탐식 및 수집, 스크래핑은 특정 데이터만 추출하는 방식으로 목적과 작동 방식에 차이가 있습니다. 아래에 개념과 차이를 정리해 드리겠습니다. 1. 크롤링(Crawling) 정의:크롤링은 웹사이트의 링크 구조를 따라가며 웹 페이지 전체를 자동으로 탐색하고 정보를 수집하는 과정입니다.검색 엔진(예: 구글, 네이버)의 로봇(크롤러, 봇)이 웹사이트를 탐색할 때 사용하는 기술입니다. 목적:웹 … Read more
MSP(Managed Service Provider)는 클라우드, IT 인프라, 보안, 네트워크 등의 관리 서비스를 제공하는 기업입니다.즉, 기업이 자체적으로 IT 시스템을 운영하는 부담을 줄이고, MSP가 대신 관리해주는 방식입니다. ✅ MSP의 주요 역할 1️⃣ 클라우드 운영 및 관리: AWS, Azure, Google Cloud 같은 클라우드 환경을 대신 관리2️⃣ 보안 및 네트워크 관리: 방화벽, 침입 탐지 시스템(IDS), VPN 등 네트워크 보안 유지3️⃣ … Read more
LVM(Logical Volume Manager)은 Linux에서 디스크 공간을 동적으로 관리할 수 있도록 하는 스토리지 가상화 기술입니다. 기존의 파티션 방식보다 유연하게 디스크를 할당하고 조정할 수 있습니다. 1. LVM의 기본 개념 LVM은 여러 개의 물리 디스크 또는 파티션을 하나의 논리적 볼륨(Logical Volume)으로 묶어서 관리하는 시스템입니다. 이를 통해 저장소를 확장하거나 축소할 수 있으며, 기존 파티션 방식보다 더 유연한 스토리지 관리가 … Read more
LangGraph는 LangChain 팀이 개발한 그래프 기반의 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 기존 LangChain이 LLM과 다양한 도구를 연결하는 체인(chain) 기반이라면, LangGraph는 보다 구조적이고 상태를 관리할 수 있는 그래프 기반 시스템으로 복잡한 에이전트의 논리를 설계할 수 있도록 합니다. 📌 LangGraph 상세 설명 1. LangGraph란? LangGraph는 에이전트 기반 워크플로우를 그래프 데이터 구조로 표현하고 실행할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크입니다. … Read more
1. Vector Storage란? Vector Storage는 고차원의 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데이터베이스 또는 스토리지 시스템입니다. 이는 특히 AI 및 머신러닝, 검색 시스템, 추천 시스템 등에서 유사한 데이터를 빠르게 찾기 위한 용도로 사용됩니다. 2. Vector Storage의 필요성 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 키-값 저장소는 정형 데이터(숫자, 문자열 등)를 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 하지만 이미지, 오디오, 텍스트 임베딩 등의 … Read more
1. LangChain 개요 LangChain은 LLM (Large Language Model) 기반 애플리케이션을 더욱 강력하고 유연하게 만들기 위한 프레임워크입니다. OpenAI, Hugging Face 등의 다양한 LLM을 쉽게 연결하고, 체인(Chain) 형태로 구성하여 복잡한 기능을 수행할 수 있도록 돕습니다. LangChain은 단순한 프롬프트 관리 도구를 넘어서, 외부 데이터와의 연동, 메모리 유지, 데이터베이스 연결, API 호출 등 다양한 기능을 제공합니다. 2. LangChain의 주요 … Read more
클라우드 네이티브(Cloud Native)는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 구축하고 운영하는 방식을 의미합니다. 기존 온프레미스 방식과는 달리, 클라우드 네이티브는 컨테이너화(Containerization), 마이크로서비스(Microservices), 오케스트레이션(Orchestration), 데브옵스(DevOps), 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 등의 개념을 기반으로 합니다. 🔹 클라우드 네이티브의 주요 특징 🔹 클라우드 네이티브 기술 스택 카테고리 대표적인 기술 컨테이너 Docker, Podman 오케스트레이션 Kubernetes, OpenShift 서비스 메시 Istio, Linkerd CI/CD Jenkins, GitLab CI, … Read more
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 OpenAI와 같은 LLM (Large Language Model)이 정보를 생성할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieve)하고 이를 기반으로 답변을 생성(Generate)하는 방식의 모델입니다. 즉, 검색 결과를 바탕으로 답변을 생성해주는 AI라 보시면 됩니다. 기존의 LLM이 학습된 데이터에만 의존하는 것과 달리, RAG는 실시간으로 최신 정보를 가져올 수 있어 보다 정확하고 신뢰성 있는 응답을 생성할 수 있습니다. 🔹 RAG의 … Read more
K-Fold Cross Validation(K-겹 교차 검증)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는데 사용되는 중요한 기법입니다. 일반적인 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 단순 분할하는 방식보다 더 신뢰성 높은 성능 평가를 제공합니다. 1. K-Fold Cross Validation 개념 K-Fold Cross Validation은 다음과 같은 단계로 진행됩니다. 2. K-Fold Cross Validation의 장점 3. K 값(K-Fold의 개수) 선택 기준 4. K-Fold Cross Validation의 유형 … Read more
