AI KNOWLEDGE · AI Ops & 운영
AI 데이터 파이프라인 구축
AI 학습/평가 데이터 관리. ①데이터 수집(크롤링, API, 사용자 로그) ②전처리(정규화, 중복 제거, 품질 필터) ③레이블링(Label Studio, Scale AI) ④버전 관리(DVC) ⑤데이터 카탈로그(Amundsen). 데이터 품질이 모델 품질의 핵심입니다.
AI Ops & 운영
핵심 설명
AI 학습/평가 데이터 관리. ①데이터 수집(크롤링, API, 사용자 로그) ②전처리(정규화, 중복 제거, 품질 필터) ③레이블링(Label Studio, Scale AI) ④버전 관리(DVC) ⑤데이터 카탈로그(Amundsen). 데이터 품질이 모델 품질의 핵심입니다.
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