많은 데이터와 데이터의 정제 작업은 모델 성능에 반드시 영향을 줍니다. 따라서 (1) 데이터를 모으는 것 (2) 데이터를 정제하는 것을 위해서 자해당 도메인의 데이터를 잘 아시는 것이 무엇보다 중요합니다. 예를 들면 이 데이터가 Null인지 0인지에 따라서도 달라지기 때문에 수집한 데이터가 잘 모아졌는지, 왜곡되었는지를 모델 학습 전에 판단할 수 있어야 합니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문]AI를 활용한 분석을 하기 전에 데이터 수집과 사전 정제 작업에 대한 중요도와 원하는 결과 값 도출을 위해 어떤 전문성을 가져야 하는지 궁금합니다.