A. NumPy를 사용한 배열 계산 및 Python의 멀티프로세싱을 이용한 병렬 처리

B. 멀티스레드 CPU 환경에서 데이터 변환 실행

C. RAPIDS cuDF를 사용하여 pandas 연산을 대체합니다.

D. Dask를 사용하여 여러 CPU 코어에 처리를 분산합니다.

A. 캐싱을 완전히 비활성화하여 결과를 강제로 다시 계산함으로써 최신 데이터 처리를 보장합니다.

B. RAPIDS cuDF를 사용하여 GPU 가속 캐싱을 활성화하고 중간 결과를 GPU 메모리에 저장합니다.

C. 중간 결과를 CSV 파일에 기록하고 필요할 때 다시 로드하는 기존 디스크 기반 캐싱 방식을 사용합니다.

D. cuDF에 다시 로드하기 전에 중간 데이터를 저장하기 위해 Memcached와 같은 CPU 기반 캐싱 솔루션을 사용하십시오.

A. Parquet 파일을 Pandas DataFrame으로 변환하고 Pandas 함수를 사용하여 분석을 수행합니다.

B. 메모리 절약을 위해 파이썬의 내장 파일 처리 함수를 사용하여 Parquet 파일을 한 줄씩 읽습니다.

C. RAPIDS cuDF와 같은 GPU 가속 라이브러리를 사용하여 Parquet 파일을 효율적으로 로드하고 처리하십시오.

D. 데이터셋을 관계형 데이터베이스에 로드하고 간단한 SQL 문을 사용하여 쿼리합니다.

A. 환경을 격리하기 위해 각기 다른 종속성 구성에 대해 가상 머신을 설정합니다.

B. Conda를 사용하여 종속성의 여러 버전에 대한 격리된 환경을 생성하여 버전 호환성을 보장합니다.

C. 호스트 시스템에 GPU 드라이버를 설치하고 종속성 관리를 위해 로컬 시스템 환경을 사용합니다.

D. 종속성 관리 도구를 사용하지 않으려면 모든 종속성을 호스트 시스템에 직접 수동으로 설치하십시오.

E. Docker를 사용하여 프로젝트를 컨테이너화하고, 다양한 시스템에서 종속성과 환경이 일관되도록 합니다.

A. cuDF를 사용하여 크기 조정, 회전 또는 뒤집기와 같은 무작위 변환을 소수 클래스에 적용하여 합성 데이터를 생성합니다.

B. RAPIDS 생태계에서 GAN(생성적 적대 신경망)을 사용하여 다수 클래스 데이터만 사용하여 모델을 학습하고 합성 데이터를 생성합니다.

C. SDV(Synthetic Data Vault)와 같은 합성 데이터 생성 라이브러리를 cuDF와 함께 사용하여 소수 집단의 분포를 모방하는 합성 데이터를 생성합니다.

D. cudf.DataFrame.sample()을 사용하여 소수 클래스의 항목을 복제하여 합성 데이터를 생성합니다.