ITPE * JackerLab

개요Cleanlab은 머신러닝 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 품질을 진단하고, 라벨 오류(Label Error)를 자동으로 탐지하고 보정하는 오픈소스 프레임워크입니다. 모델 예측 결과를 활용해 라벨의 신뢰도를 통계적으로 평가함으로써, 라벨링 오류, 혼동 클래스, 이상값 등을 체계적으로 식별할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의학습 데이터의 라벨 품질을 자동으로 분석하고 오류를 탐지하는 Python 기반 프레임워크목적모델 성능 향상을 위한 데이터 정제 자동화필요성수작업 라벨링 오류로 인한 성능 저하 및 불안정성 개선Cleanlab은 신뢰도 기반 필터링과 클래스 혼동 행렬 기반 진단 기능을 제공함2. 특징특징설명비교모델 예측 기반사전 학습된 모델의 softmax 출력 활용예측 확률로 ..

개요데이터 기반 AI 모델 개발과 분석은 양질의 학습 데이터 확보에 의존하지만, 개인정보 보호, 보안, 라이선스 문제 등으로 실제 데이터를 수집·활용하는 데 많은 제약이 따른다. 이를 해결하는 기술적 접근 방식이 바로 **합성 데이터(Synthetic Data)**이다. 그리고 그 중심에 있는 오픈소스 프레임워크가 **Synthetic Data Vault (SDV)**다.SDV는 원본 데이터의 통계적 특성과 관계를 학습하여, 유사한 형태의 합성 데이터를 생성하는 Python 기반 플랫폼으로, 머신러닝, 데이터 공유, 테스트 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDV는 원본 데이터의 분포와 관계를 학습해 유사한 구조의 합성 데이터를 생성하는 오픈소스 라이브러리이다...

개요Apache Arrow Flight SQL은 대용량 데이터 전송을 위한 고속 RPC(Remote Procedure Call) 프로토콜인 Arrow Flight를 기반으로 한 SQL 쿼리 실행 프레임워크입니다. 기존 JDBC/ODBC 방식의 병목을 해결하고, 고속 데이터 파이프라인 및 분산 SQL 처리에 최적화된 데이터 액세스 계층을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Apache Arrow 기반의 고성능 SQL API로, Arrow Flight 위에 SQL 인터페이스를 구현한 프로토콜목적분산 환경에서 빠르고 효율적인 SQL 질의 처리 및 데이터 전송 지원필요성기존 ODBC/JDBC의 성능 한계와 직렬화/역직렬화 비용 문제 해결2. 특징특징설명차별점Arrow 기반 전송열지향(Columar) ..

개요Data Card는 머신러닝 및 인공지능 모델 개발에 사용되는 데이터셋에 대한 정보를 구조화된 형태로 문서화한 설명서로, 데이터의 출처, 구성, 품질, 윤리적 고려사항 등을 명확히 밝힘으로써 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이는 역할을 한다. 데이터셋 공개 시 책임 있는 사용과 반복 가능한 연구를 위해 필수적인 도구로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Data Card는 데이터셋 사용자가 해당 데이터의 특성, 출처, 목적, 제한사항 등을 명확히 이해할 수 있도록 설계된 데이터 설명서이다.목적: AI 시스템 개발 시 데이터 편향, 불균형, 법적 이슈 등을 예방포맷: HTML, PDF, Markdown 등 다양한 문서 형식기반: Google의 Know Your Data 프로젝트, Datasheets fo..