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이러한 기능을 구현하는 데 드는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있다는 점에 유의하세요. 다음은 몇 가지 예시입니다:

1. **데이터 수집 및 전처리**: 데이터 수집 및 정리는 많은 양의 데이터를 수집하고 정리하는 데 매우 중요합니다. 데이터 정리 프로세스를 자동화하면 시간과 리소스를 절약할 수 있을 뿐만 아니라 오류나 불일치를 식별하고 수정하는 데도 도움이 됩니다.
2. **구문 분석 및 시각화** : 구문 분석과 시각화는 데이터에서 인사이트와 지식을 추출하는 데 필수적입니다. 구문 분석은 데이터의 패턴과 추세를 파악하는 데 도움이 되며, 시각화는 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 정보를 표현하는 데 도움이 될 것입니다.
3. **머신 러닝 및 자연어 처리(NLP): NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 머신러닝은 알고리즘을 사용하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터를 기반으로 학습하고 성능을 개선할 수 있는 방법을 제공합니다.
4. **클라우드 네이티브 아키텍처** (Cloud Native Ar