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빅데이터 크롤링의 개념과 활용 사례오늘날 데이터는 ‘21세기의 석유’라고 불릴 만큼 중요한 자원으로 자리잡고 있습니다. 특히 인터넷 환경에서 하루에도 수십억 건의 정보가 쏟아지고 있는데, 이 방대한 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 기술이 바로 빅데이터 크롤링입니다. 하지만 많은 분들이 “빅데이터 크롤링이 정확히 무엇인지, 어디에 활용되는지” 궁금해합니다. 이번 글에서는 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 빅데이터 크롤링의 정의와 주요 활용 사례, 그리고 관련 기술을 소개해 드리겠습니다.1. 빅데이터 크롤링의 기본 개념 왜 빅데이터가 ‘크롤링’을 부른 걸까요?인터넷에는 뉴스, 쇼핑 후기, 소셜 미디어 글, 공공데이터 등 끝없이 생성되는 정보가 흩어져 있습니다. 사람의 손으로는 모으기 불가능하죠. 여기서 ..
LLM 개발, 왜 어렵고 또 매력적인가?ChatGPT를 비롯한 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 이제 단순한 기술을 넘어 사회 전반을 바꾸고 있습니다. 하지만 막상 "LLM 개발을 한다"는 것은 생각보다 훨씬 더 복잡하고, 동시에 매력적인 도전입니다. 데이터 수집부터 모델 아키텍처 설계, 학습 자원 확보, 그리고 최적화까지 수많은 난관이 존재하죠. 본 글에서는 LLM 개발을 고민하거나 시작하려는 분들을 위해 핵심적으로 알아야 할 부분들을 단계별로 소개합니다. 이를 통해 LLM 개발의 진짜 의미와 도전 과제를 이해하고, 앞으로의 방향성을 잡을 수 있을 것입니다.1. LLM 개발을 위한 데이터의 중요성 데이터는 모델의 한계선을 그린다“모델은 데이터를 먹고 자란다”는 말, 과장..
Slack이 AI 모델 훈련에 내 채팅 데이터를 사용한다?최근 Slack이 사용자의 채팅 데이터를 머신러닝 모델 훈련에 사용하고 있다는 소식이 전해지면서 많은 사용자들 사이에서 우려가 커지고 있습니다. 이 문제는 프라이버시와 보안 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이러한 상황을 이해하고, 사용자가 알아야 할 핵심 사항들을 살펴보겠습니다.1. Slack의 데이터 수집 방식과 목적1.1 데이터를 왜 수집할까요?Slack은 사용자 경험을 향상하기 위해 다양한 데이터를 수집합니다. 예를 들어, Slack은 사용자들이 가장 많이 사용하는 기능과 도구를 분석하여, 사용자가 더욱 편리하게 커뮤니케이션할 수 있도록 플랫폼을 개선합니다. 하지만 최근, Slack이 채팅 데이터를 머신러닝 모델 훈련에 사용한다는 ..
IT/Apple[애플] rushmac
애플의 지도 개선을 위한 증강 현실 위치 정확도 데이터 수집 애플은 증강 현실(AR) 기술을 이용해 지도 서비스를 혁신하고 있습니다. 이를 통해 사용자에게 실시간, 정확한 내비게이션과 풍부한 경험을 제공하며, 새로운 기술 시대를 선도합니다. 1. 애플의 위치 데이터 수집 방법과 목적 1.1 혁신의 시작: 위치 데이터와 증강 현실의 결합 애플이 증강 현실을 이용한 지도 서비스 개선에 나섰습니다. '어떻게 이 기술이 우리의 일상에 영향을 미칠까?'라는 질문에서 출발한 이 혁신은 사용자에게 새로운 내비게이션 경험을 제공하고자 합니다. 1.2 데이터 수집: 정확성을 위한 필수 조건 애플은 사용자의 위치 데이터를 수집하여 증강 현실 기술의 정확도를 높이고 있습니다. 이 데이터는 실시간 교통 정보, 상점 위치, 그..
