[질문] 경험적으로 얘기하자면, 충분한 data가 확보된 경우, 이를 바탕으로 interpolation은 상당히 잘합니다만, 기존에 보지 못했던 패턴의 생성과 같은 일이 발생할 시 (금융위기, 최근의 Covid 와 같은 재해에 따른 변화) 자료의 부족 혹은 outlier 발생, extrapolation의 필요시 만족스러운 결과를 얻기 어렵습니다. 이런점은 현재 Buzzword가 되어버린 Data driven approach의 한계라고 봐도 될까요?
[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] 경험적으로 얘기하자면, 충분한 data가 확보된 경우, 이를 바탕으로 interpolation은 상당히 잘합니다만, 기존에 보지 못했던 패턴의 생성과 같은 일이 발생할 시 (금융위기, 최근의 Covid 와 같은 재해에 따른 변화) 자료의 부족 혹은 outlier 발생, extrapolation의 필요시 만족스러운 결과를 얻기 어렵습니다. 이런점은 현재 Buzzword가 되어버린 Data driven approach의 한계라고 봐도 될까요?