물론 크기가 큰 모델이 대체적으로 더 좋은 성능을 내지만, 가장 중요한 것은 데이터라고 볼 수 있습니다. 텍스트 데이터 정제도 중요하며, 각 과제에 맞춰 일관적인 기준으로 라벨링이 진행되어야 좋은 성능을 기대할 수 있습니다. 데이터 처리에 관해서는, 문장의 특정 단어를 동의어로 대체하여 데이터의 양을 늘리는 데이터 증식 기법과 같은 예시가 있을 수 있겠습니다.
타사제품에 비해서 뭐가다른지궁금합니다.솔루션을 하는 목적 무엇인지 궁금합니다 .DGX Super PoD 대한설명좀해주세요...보안문제는 어떻게 되는지 궁금합니다
[질문] 저희 웹사이트가 웹과 앱 모두 진입하도록 되어 있는데 저희가 배포한 앱으로 위장하여 유입되는 트래픽이 있습니다.
앱에 사용자 키값과 앱식별자값이 있는데 해커가 앱을 리버싱해서 로그인 시도를 하는것을 포착했는데요
실제 로그인 안되지만 보안 리소스를 낭비하게 되어서 고민인데
대응할수 있는 방안이 있을지요
정상적인 앱을 식별할 수 있는 어떤 값이나 방법이 있다면, 그것을 저희 분산 클라우드에 설정해서 해당 값을 확인하고, 정상적인 앱의 트래픽만 실제 리소스로 전달하도롤 설정할 수 있을것 같습니다.
질문] F5 Distributed Cloud DDoS 방어에서 L3-L7 DDoS 방어를 통해서 리소스의 가용성을 원활하게 확보하고 보장할 수 있는 방법에 대해서 질문드립니다
F5는 Distributed Cloud에서 DDoS방어를 위해서, 행위기반의 머신러닝 분석 방법을 제공합니다. 이를 통해서, 특정 IP를 차단하는것이 아니라(IP도 차단할 수는 있습니다만), 특정 공격만을 정교하게 찾아 내어서 차단하도록 동작합니다.
[질문] 웨비나 정말 잘 보고 있습니다! 데이터를 잘 정제해도 시중에 있는 모델들과 비교하여 대등한 성능을 기대하려면 모델의 크기도 커야하고 모델을 받쳐주는 하드웨어 자원이 필요할 것 같은데 데이터를 어떻게 처리해야 이러한 점들을 커버할 수 있는지 간단한 예시가 있으면 좋을 것 같습니다