다양한 모델 알고리즘의 활용 AI의 한계와 현실적인 기대치AI는 강력한 도구이지만, 만능은 아닙니다. AI 모델은 데이터 품질, 모델 선택, 알고리즘의 한계 등 다양한 요인에 의해 제약을 받을 수 있습니다. 이를 이해하고 현실적인 기대치를 설정하는 것이 필요합니다. AI의 이러한 한계 속에서, 적절한 모델 알고리즘을 선택하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 모델 알고리즘은 문제의 특성과 데이터의 특성에 따라 적합한 것을 선택해야만 AI가 제공할 수 있는 가치를 끌어낼 수 있습니다. 이번 섹션에서는 일반적으로 사용되는 AI모델 알고리즘들과 우리가 사용하는 다양한 모델 알고리즘에 대해 다루겠습니다. AI 모델 알고리즘AI 기술이 점점 발전하면서, 다양한 모델 알고리즘이 각광받고 있습니다. AI 모델은 특정 문제를 해결하기 위해 설계된 수.. 2024. 12. 26. 궁금하면 드루와요 | Apache Druid란 아파치 드루이드는 대규모 데이터를 분석, 저장할 수 있는 도구입니다. 저희는 k8s 환경에서 드루이드를 운영하고 있으며, 카프카를 연계해 데이터를 수집하고 있습니다. 직접 운영하며 사용한 방법과 수집 구조, 한정된 자원 속에서 수집 성능을 개선한 경험에 대해 이야기를 나누고자 합니다. k8s 환경에서 드루이드를 운영하는 사람, 또 운영하고자 하는 사람, 드루이드에서 Kafka로부터 데이터 수집 성능을 개선하려는 사람들과 함께 소통하고 싶습니다. 총 5파트로 나누어, 이번달에는 아파치 드루이드의 기본 개념을 알아보겠습니다. Part.1 Apache Druid란? Part.2 Druid Operator: 드루이드 오퍼레이터 도입으로 드루이드 설치부터 관리까지의 과정 개선 Part.3 Druid Tuning:.. 2023. 9. 21. 이전 1 다음
