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관련질문
‣ Data Flywheel
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데이터 플라이휠
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Data Flywheel
‣ Batch prediction pattern
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배치 예측 패턴
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Batch prediction pattern
ba2.5_2.1. title: 배치 예측 패턴(‣)은 나타날 수 있는 입력값에 대한 모든 추론값을 데이터베이스에 미리 적재해 두고 사용자는 데이터베이스로부터 값을 읽어가는 방식으로 작동한다. 데이터베이스는 확장성과 읽기 속도에 최적화되어 있다는 특징을 이용한다. 모델을 호스팅할 필요도 없다. 하지만 컴퓨터비전 문제처럼 입력이 복잡하거나, 피처가 자주 변화하는 환경에서는 사용하기 어렵다.
‣ Flux
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플럭스
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+0/0 (terminology) - ‣ Flux
‣ Memoize pattern (Memoization)
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메모이제이션 패턴
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+0/0 (terminology) - ‣ Memoize pattern (Memoization)
‣ Model load pattern
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모델 로드 패턴
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+0/0 (terminology) - ‣ Model load pattern
‣ Model-as-service
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terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Model-as-service
‣ Model-in-Image pattern
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모델을 담은 이미지 패턴
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+0/0 (terminology) - ‣ Model-in-Image pattern
‣ Model-in-service
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terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Model-in-service
‣ Model-View-Controller (MVC)
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모델-뷰-컨트롤러
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+0/0 (terminology) - ‣ Model-View-Controller (MVC)
‣ Model-View-ViewModel (MVVM)
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모델-뷰-뷰모델
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Model-View-ViewModel (MVVM)
‣ Preprocess-prediction pattern
Open
전처리-예측 패턴
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Preprocess-prediction pattern
‣ Baseline dataset
Open
베이스라인 데이터셋
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Baseline dataset
‣ Continuous deployment, Continuous delivery (CD)
Open
지속적 배포, 지속적 제공
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Continuous deployment, Continuous delivery (CD)
‣ Continuous integration (CI)
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지속적 통합
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+0/0 (terminology) - ‣ Continuous integration (CI)
‣ Data backfilling
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데이터 역채움
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+0/0 (terminology) - ‣ Data backfilling
‣ Data Lake
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데이터 레이크
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Data Lake
ba2.4_1.1. title: 데이터 레이크(‣)와 데이터 웨어하우스(‣)는 데이터가 정제되었는지 정제되지 않았는지, 얼마나 엄격한지 얼마나 느슨한지로 나뉜다. 데이터 웨어하우스가 고수준이다.
ba2.4_1.1_1.1. title: 데이터 ETL(‣) 을 거친 결과물은 데이터 웨어하우스(‣)에 저장되기도 하고 특징 저장소(‣)에 저장되기도 한다.
ba2.4_1.1_1.1_1. title: ETL(‣) 프로세스는 언제든 바뀔 수 있기 때문에, 변경된 프로세스에 맞추어 데이터 레이크(‣)에서 옛날 원시데이터를 다시 가져오는 과정이 백필링(‣)이다.
ba2.4_1.1.1_1. title: 전체 파이프라인 관점에서는 ELT(‣), 데이터 레이크(‣)에서 데이터 웨어하우스(‣)를 향하는 관계는 ETL(‣)이다.
ba2.4_1.1.1.1. title: 어떤 목적으로 사용될지 어떤 형태로 다시 가공되어야 할지 잘 모르는 채 일단 데이터를 적재만 해 두었다가 연구라는 목적이 명확히 세워지고 나서, 연구에 편한 OCRDataset 형태로 원시데이터를 가공하는 방법을 제시한 MMOCR의 사례는 일종의 ELT(‣) 라고 해석할 수 있다
‣ Data monitoring
Open
데이터 모니터링
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+0/0 (terminology) - ‣ Data monitoring
‣ Data warehouse (DW)
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데이터 웨어하우스
terminology
+0/0 (terminology) - ‣ Data warehouse (DW)
ba2.4_1.1. title: 데이터 레이크(‣)와 데이터 웨어하우스(‣)는 데이터가 정제되었는지 정제되지 않았는지, 얼마나 엄격한지 얼마나 느슨한지로 나뉜다. 데이터 웨어하우스가 고수준이다.
ba2.4_1.3. title: 데이터 웨어하우스(‣)와 피처 저장소(‣)는 가공된 데이터를 머신러닝 모델에 사용할 것인지, 의사결정에 사용할 것인지로 나뉜다. 사람을 기준으로 데이터 웨어하우스가 고수준이다.
ba2.4_1.1_1.1. title: 데이터 ETL(‣) 을 거친 결과물은 데이터 웨어하우스(‣)에 저장되기도 하고 특징 저장소(‣)에 저장되기도 한다.
ba2.4_1.1.1_1. title: 전체 파이프라인 관점에서는 ELT(‣), 데이터 레이크(‣)에서 데이터 웨어하우스(‣)를 향하는 관계는 ETL(‣)이다.
ba2.4_1.1.1.1. title: 어떤 목적으로 사용될지 어떤 형태로 다시 가공되어야 할지 잘 모르는 채 일단 데이터를 적재만 해 두었다가 연구라는 목적이 명확히 세워지고 나서, 연구에 편한 OCRDataset 형태로 원시데이터를 가공하는 방법을 제시한 MMOCR의 사례는 일종의 ELT(‣) 라고 해석할 수 있다
‣ Endpoint
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엔드포인트
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‣ Experiment Management
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terminology
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‣ Extract, Load, Transform (ELT)
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ELT
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+0/0 (terminology) - ‣ Extract, Load, Transform (ELT)
‣ Feature Store
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피처 저장소
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+0/0 (terminology) - ‣ Feature Store
‣ Feedback Loop
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MLOps 피드백루프
normal
+0/2 (normal) - ‣ Feedback Loop
‣ KaizenML
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카이젠ML
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+0/0 (terminology) - ‣ KaizenML
‣ Metric
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측정항목, 메트릭
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+0/0 (terminology) - ‣ Metric
‣ Model drift (Model decay)
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모델 드리프트
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+0/0 (terminology) - ‣ Model drift (Model decay)
‣ Model explainability
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모델 설명가능성
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+0/0 (terminology) - ‣ Model explainability
‣ Model serving
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모델 서빙
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+0/0 (terminology) - ‣ Model serving
‣ Observability
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관찰 가능성
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+0/0 (terminology) - ‣ Observability
‣ Serverless
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서버리스
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+0/0 (terminology) - ‣ Serverless
‣ Target dataset
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타겟 데이터셋
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+0/0 (terminology) - ‣ Target dataset
‣ Workflow process
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워크플로 프로세스
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+0/0 (terminology) - ‣ Workflow process
‣Data Extract, Transform, Load (ETL)
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데이터 ETL
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+0/0 (terminology) - ‣Data Extract, Transform, Load (ETL)
‣ Approximate solution
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근사해
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+0/0 (terminology) - ‣ Approximate solution
‣ Correlation matrix
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상관계수 행렬
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+0/0 (terminology) - ‣ Correlation matrix
‣ Covariance matrix
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+0/0 (terminology) - ‣ Covariance matrix
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종속변수, 반응변수
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+0/0 (terminology) - ‣ Dependent variable (response variable)
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분산
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직접 해결 방법
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고유값분해
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+0/1 (terminology) - ‣ Eigenvaluedecomposition of a matrix
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풀 랭크
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‣ Geometric constraints
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형상 구속조건
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+0/0 (terminology) - ‣ Geometric constraints
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독립변수, 설명변수
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+0/0 (terminology) - ‣ Independent variable (explanatory variable)
‣ Initial guess
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초기 짐작
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+0/1 (terminology) - ‣ Initial guess
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반복법
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+0/0 (terminology) - ‣ Iterative solution
‣ Least Square Method, LSM
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최소제곱법
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+0/0 (terminology) - ‣ Least Square Method, LSM
‣ Linearization
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선형화
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+0/1 (terminology) - ‣ Linearization
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선형 종속
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+0/0 (terminology) - ‣ Linearly dependent
‣ Linearly independent
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선형 독립
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+0/0 (terminology) - ‣ Linearly independent
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