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엘라스틱서치를 활용한 벡터 검색 실무 가이드 (자연어 처리와 생성형 AI, RAG를 위한 대규모 벡터 데이터베이스)
Azarmi, Bahaaldine, 제프 베스탈 | 위키북스
25,200원 | 20240626 | 9791158395223
엘라스틱을 활용해 벡터 검색과 가관측성, 사이버 보안, 챗GPT 통합을 최적화하는 방법을 배워보자! 자연어 처리(NLP)는 주로 검색 사례에 활용되지만, 이 책은 벡터를 활용해 가관측성과 사이버 보안 같은 중요한 도메인 과제를 해결하는 데 영감을 주는 것이 목표입니다. 각 장은 벡터 검색과 엘라스틱을 통합해 검색 사례뿐만 아니라 가관측성과 사이버 보안 기능도 개선하는 데 초점을 맞춥니다. 이 책은 먼저 NLP와 NLP 프로세스에서 엘라스틱의 기능을 소개합니다. 다음으로 자원 요구사항을 파악하고 빠른 응답 시간을 위한 특정 페이지 캐시 요구사항과 함께 벡터가 밀집 벡터(dense vector) 유형에 어떻게 저장되는지 알아봅니다. 계속 읽다 보면 노드 스케일링, 설정 튜닝, Rally와 파이썬을 사용한 부하 테스트 등 머신러닝 모델 배포를 개선하려는 다양한 튜닝 기법과 전략을 발견하게 됩니다. 또한 이미지를 활용한 벡터 검색 기법, 성능 향상을 위한 모델 미세 조정, 엘라스틱서치에서 이미지 유사성 검색을 위한 CLIP 모델 사용법도 다룹니다. 마지막으로, RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)를 살펴보고 벡터화된 데이터, ELSER의 기능, RRF의 정제된 검색 메커니즘을 활용하는 데 챗GPT와 엘라스틱서치를 통합하는 방법을 배웁니다. 이 책을 다 읽고 나면 엘라스틱을 활용해 프로젝트에서 벡터 검색을 구현하고 최적화하는 데 필요한 모든 기술을 갖추게 됩니다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 벡터 검색 기능을 활용해 성능 최적화하기 ◎ 이미지 벡터 검색과 그 활용 분야 탐구하기 ◎ 개인 식별 정보 탐지 및 마스킹하기 ◎ 차세대 가관측성을 위한 로그 분석 및 검색 구현하기 ◎ 사이버 보안을 위한 벡터 기반 봇 탐지 활용하기 ◎ 벡터 공간 시각화 및 엘라스틱의 최신 검색 기능 살펴보기 ◎ 스트림릿(Streamlit)을 활용한 RAG 강화 애플리케이션 구현하기
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스파크 완벽 가이드 (스파크를 활용한 빅데이터 처리와 분석의 모든 것)
빌 체임버스, 마테이 자하리아 | 한빛미디어
43,200원 | 20181210 | 9791162241288
스파크 창시자가 알려주는 스파크 활용과 배포, 유지 보수의 모든 것 오픈소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크인 스파크의 창시자가 쓴 스파크에 대한 종합 안내서입니다. 스파크 사용법부터 배포, 유지 보수하는 방법까지 포괄적으로 익힐 수 있습니다. 스파크 2의 개선점과 새로운 기능을 자세히 설명합니다. 구조화된 스파크 API의 특징과 공통 기능은 물론이고, 엔드 투 엔드 스트리밍 애플리케이션을 구축하는 새로운 고수준 API인 구조적 스트리밍을 함께 살펴봅니다. 이 책을 읽으면 스파크를 모니터링, 튜닝, 디버깅하는 데 필요한 기본 지식을 습득할 수 있습니다. 나아가 스파크의 확장 머신러닝 라이브러리인 MLlib을 사용하는 방법과 시나리오를 익힐 수 있습니다.
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데이터는 언제나 옳다! 대규모 데이터 처리와 분석 실무 (유스케이스별빅데이터및NoSQL기술가이드 / 대규모데이터처리와분석실무)
마이클 마누체흐리 | 위키북스
22,500원 | 20140528 | 9788998139551
위키북스 IT Leaders 시리즈 20권. 대용량 데이터 분석은 이제 거의 모든 비즈니스에서 매우 중요하다. 모바일과 소셜 기술은 대용량 데이터를 만들어내고 있다. 분산 클라우드 컴퓨팅은 그와 같은 대용량 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 자원을 제공하고 있다. 전문가들은 NoSQL 데이터베이스를 비롯해 완전히 새로운 기술들로 무장하고 있다. 이 책은 모든 빅데이터 의사결정자, 개발자, 그리고 전략가들을 위한 완전히 실용적이고 필수적인 가이드를 제시한다. 대용량 데이터를 다루려면 특화된 기술이 필요하고, 각 기술에는 트레이드오프와 해결해야 할 과제가 있다. 이 책은 공통적인 활용 사례 측면에서 데이터 문제와 성공적인 솔루션을 설명하는 내용으로 구성돼 있다. 빅데이터 성공으로 이끄는 네 가지 원칙과 피해야 할 공통적인 함정, 협업을 증진하는 법과 데이터 사일로와 관련해서 피해야 할 문제, 테라바이트 규모의 데이터를 효율적이고 경제적으로 제공하고 공유하는 법, 급속한 데이터 증가에 대처하기 위해 무한대로 확장 가능한 솔루션 구축하기 등을 다루고 있다.
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시계열 데이터 처리와 분석 in R (교육, 고용, 코로나 데이터를 활용한 시계열 프로젝트)
이기준 | 제이펍
21,600원 | 20210715 | 9791191600155
복잡한 수학 공식 없이 코드 위주의 설명과 실제 데이터를 통해 배우는 시계열 데이터와 알고리즘! 20여 년간 우리나라의 교육통계 데이터를 다뤄온 저자가 꼼꼼하게 안내하는 시계열 데이터 입문서! 이 책은 시계열 데이터 분석을 시작하기를 원하는 분들이나 실무에서 시계열 데이터를 사용하는 직장인을 위해서 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이도 시계열 데이터를 어떻게 읽어 들이고, 어떻게 그루핑하고, 어떻게 합계와 평균을 낼 것이며, 어떻게 플롯을 만들고, 어떻게 예측 모델과 미래 데이터를 만들 것인가에 대한 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다룬다.
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빅데이터 처리와 통계분석 (엑셀과 MS SQL을 활용한)
변정한 | 컴원미디어
16,200원 | 20170820 | 9788992475792
최근 제4차 산업이 화두로 떠오르며 빅데이터의 활용에 대한 사회적 관심이 크게 증대되고 있다. 빅데이터의 처리는 정형 데이터의 분석뿐만 아니라, 비정형 데이터 처리의 중요성도 높아지고 있다. 이 책은 가장 대중적인 오피스 프로그램인 엑셀을 활용하여 전문 통계프로그램이나 복잡한 프로그래밍 과정을 거치지 않고도 누구나 쉽게 엑셀의 기본 기능을 활용하여 빅데이터 처리를 할 수 있게 안내해준다. 따라서 회계, 마케팅 등 일반적인 회사업무에서는 물론 경제, 경영학, 이공계 연구자까지 다양한 통계 데이터를 빠르게 처리해야 하는 모든 이에게 필수적인 내용을 담고 있다. 그러므로 학술 논문 통계 분석, 데이터베이스를 배우는 기초, 엑셀 VBA로 빅데이터 SQL 서버 컨트롤을 하고자 하는 모든 이에게 커다란 도움이 될 것으로 기대된다. 『빅데이터 처리와 통계분석』에서 다루는 “엑셀 기반의 빅데이터 처리”에 관한 내용은 비교적 단순하지만 전문 통계 프로그램 못지않은 매우 강력한 데이터 처리 기능을 구현해주는 것으로, 구글 전문 검색을 통해서도 찾아볼 수 없는 저자만의 노하우가 담겨 있다.
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