A. ETL을 위해 CPU 기반 처리를 사용하는 Apache Spark를 사용한 다음, 결과를 cuDF로 변환하여 분석을 가속화합니다.

B. 모든 데이터를 CSV 파일로 저장하고 기존의 행 기반 처리 방식을 사용하여 ETL 작업을 수행합니다.

C. Parquet 파일을 cuDF DataFrame으로 직접 로드하고 cuDF의 내장 함수를 사용하여 변환한 후 결과를 다시 저장소에 저장합니다.

D. Pandas DataFrame을 사용하여 변환한 다음, 데이터셋을 cuDF로 변환하여 저장소에 저장합니다.

A. 호환성을 위해 변환을 수행하기 전에 cuDF 데이터프레임을 Pandas 데이터프레임으로 변환하십시오.

B. 변환을 수행하기 전에 모든 데이터를 하나의 큰 cuDF DataFrame에 로드합니다.

C. GPU 가속 없이 Apache Spark와 같은 CPU 기반 ETL 프레임워크를 사용합니다.

D. cuDF를 사용하여 데이터를 일괄적으로 읽고 처리하며, 필요한 경우 Dask-cuDF를 활용하여 분산 컴퓨팅을 수행합니다.

A. RAPIDS AI 라이브러리는 GPU를 명시적으로 선택할 필요가 없으므로 Docker 컨테이너를 실행할 때 --gpus 플래그를 비활성화하십시오.

B. Docker는 GPU를 자동으로 감지하고 활용하므로 별도의 설정 없이 Docker 컨테이너를 실행할 수 있습니다.

C. GPU 호환성을 확보하려면 공식 NVIDIA Docker 기본 이미지(nvidia/cuda)를 사용하고 컨테이너 내에 RAPIDS AI 라이브러리를 설치하십시오.

D. 종속성 충돌을 방지하기 위해 GPU 드라이버를 호스트 시스템이 아닌 컨테이너 내부에 직접 설치하십시오.

A. 정확성을 보장하기 위해 모든 모델 업데이트에 수동 개입을 사용합니다.

B. 모델 업데이트를 위한 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 파이프라인.

C. 추론 중 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 모델 성능을 최적화합니다.

D. 배포 후 데이터 드리프트 감지를 통해 모델 성능 저하를 평가합니다.

A. 과거 주가에 단순 이동 평균(SMA)을 적용하여 미래 값을 예측합니다.

B. 주성분 분석(PCA)을 적용하여 주요 추세를 추출하고 이를 예측에 활용합니다.

C. NVIDIA RAPIDS 및 CuDNN 가속으로 최적화된 LSTM(장단기 메모리) 네트워크를 사용합니다.

D. k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘을 사용하여 유사한 과거 가격 패턴을 식별하고 미래 값을 예측합니다.