데이터셋 품질은 모델보다 더 큰 비중으로 성능을 좌우하기 때문에, 지도학습 task의 경우 데이터에 대해 세심한 고려가 필요합니다.
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.
pretrain 모델의 경우, 기업들이나 다양한 연구기관에서 공개된 모델을 사용할 수 있겠지만, 특정 태스크 수행을 위한 fine-tuning시에는 결국 데이터셋을 구축해야하는데, 기계독해, 번역, NER, STS 등 과 같은 fine-tuning용 데이터셋 구축하는 것 자체가 너무나 어렵습니다, 따라서 결국 많지 않은 오픈된 데이터셋을 사용할 수 밖에 없고, 기대하는 성능을 기대하기 어렵더라구요. 데이터셋 품질이 않좋다면 모델링 아무리 잘해도 성능 개선하기 어렵다고 생각하는데 어떻게 생각하시나요?