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[ Databricks #2 ] Azure Databricks란 무엇인가? Spark를 쉽게 쓰게 해주는 Lakehouse 플랫폼 목차1. Spark만으로 부족한 점2. Azure Databricks의 정의3. Databricks가 제공하는 것4. Azure 서비스와의 연결5. Databricks가 사용되는 대표 시나리오6. 정리: Databricks는 Spark 기반 Lakehouse 플랫폼7. 정리8. 전체 흐름 한 번에 정리9. 핵심 키워드 정리10. 다음 글 예고이전 글에서는 Apache Spark가 왜 필요한지 살펴봤습니다.데이터가 너무 커지면 한 대의 컴퓨터로 처리하기 어렵고, 그래서 데이터를 여러 조각으로 나누어 동시에 처리하는 분산 병렬처리 엔진이 필요하다는 내용이었습니다. 그런데 여기서 한 가지 질문이 생깁니다.“Spark가 그렇게 좋은 엔진이라면, 그냥 Spark만 쓰면 되는 것 아닌가?” 결론부터 말하면, 작은 .. 2026. 6. 21.
[ Databricks #1 ] Apache Spark는 왜 필요한가? 빅데이터 병렬처리의 시작 목차1. 데이터가 많아지면 왜 처리 속도가 느려질까?2. 병렬처리란 무엇인가?3. Spark가 등장한 이유4. Spark의 핵심 특징5. Spark SQL, Structured Streaming, MLlib, GraphX 간단 정리6. Spark와 Databricks의 관계 예고7. 정리8. 전체 흐름 한 번에 정리9. 핵심 키워드 정리10. 다음 글 예고데이터 분석을 처음 배울 때는 보통 작은 CSV 파일 하나를 열고, 필터링하고, 평균을 구하는 정도에서 시작합니다.이때는 굳이 복잡한 도구가 필요하지 않습니다. 노트북 한 대에서 Python과 pandas만으로도 충분히 처리할 수 있습니다. 그런데 데이터가 점점 커지면 이야기가 달라집니다.수백 MB였던 파일이 수십 GB, 수백 GB, 더 나아가 TB 단.. 2026. 6. 21.
[ Azure AI Services #12 ] [ 실습 ]Azure Speech SDK와 Gradio로 음성 AI 앱 만들기: STT, TTS, 번역, 발음 평가까지 이번 글에서는 Azure Speech SDK와 Gradio를 사용해서 음성 AI 기능을 직접 구현해보겠습니다. 단순히 코드를 실행하는 수준이 아니라, 각각의 기능이 어떤 역할을 하고 왜 필요한지까지 함께 살펴보겠습니다.이번 실습에서 다룬 기능은 크게 네 가지입니다.STT: 음성을 텍스트로 변환TTS: 텍스트를 음성으로 변환Speech Translation: 한국어 음성을 영어와 일본어로 번역Pronunciation Assessment: 사용자의 발음을 점수로 평가이 네 가지 기능을 각각 따로 보면 단순한 API 호출처럼 보이지만, 실제 서비스 관점에서 보면 음성 챗봇, 언어 학습 앱, 자동 회의록, 번역 서비스 같은 다양한 기능의 핵심 부품이 됩니다.https://github.com/yunalee-dev.. 2026. 6. 20.
[ Azure AI Serivces #10 ] Azure AI Speech란? 음성을 텍스트, 번역, 의도 인식으로 확장하기 이전 글에서는 Azure AI Language를 사용해 텍스트를 분석하는 방법을 살펴봤습니다.NER은 문장에서 사람이나 장소를 찾고, PII는 개인정보를 탐지하고, 감정 분석은 문장의 분위기를 판단했습니다. 이번 글에서는 입력 데이터가 텍스트가 아니라 음성일 때 사용하는 서비스인 Azure AI Speech를 정리해보겠습니다.Azure AI Speech는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 기능만 제공하는 것이 아닙니다.음성을 번역하고, 발음을 평가하고, 사용자의 의도를 파악하고, 특정 화자를 인식하는 기능까지 포함합니다. 이번 글은 실습 코드로 바로 들어가기보다는, Azure AI Speech가 제공하는 기능을 전체 지도처럼 훑어보는 글입니다. Speech Studio 실습, REST API 호출, Grad.. 2026. 6. 20.
[ Azure AI Services #8 ] Conversational Language Understanding 실습: 의도와 엔티티를 분류하는 AI 만들기 이전 글에서는 Azure AI Language의 기본 기능인 NER, PII, 감정 분석, 핵심 구 추출처럼 텍스트에서 정보를 뽑거나 분류하는 기능을 살펴봤습니다. 이번 글에서는 그보다 한 단계 더 대화형 서비스에 가까운 Conversational Language Understanding, 줄여서 CLU를 실습해보겠습니다. CLU는 사용자의 문장을 읽고, 사용자가 무엇을 하려는지 분류하고, 그 문장 안에서 필요한 정보까지 뽑아내는 기능입니다. 예를 들어 사용자가 “내일 오후 2시에 미팅 잡아줘”라고 말하면, AI는 이 문장의 의도를 일정 생성으로 판단하고, “내일 오후 2시”라는 시간을 엔티티로 추출할 수 있습니다. 이번 실습은 코드 구현보다는 Azure Foundry Portal에서 CLU 프로젝트를 .. 2026. 6. 19.
[ Azure AI Services # 6 ]Azure AI Language란? 텍스트를 이해하고 분석하는 NLP 서비스 이번 글에서는 Azure AI Language가 무엇인지, 그리고 이 서비스가 텍스트를 어떻게 이해하고 분석하는지 살펴보겠습니다.이전 글에서 Document Intelligence가 문서 안의 글자와 구조를 읽어내는 서비스였다면,Azure AI Language는 그다음 단계에 가깝습니다. 문서나 문장 안에 들어 있는 사람 이름, 장소, 핵심 표현, 감정, 질문 의도 같은 의미를 분석합니다. 쉽게 말하면 Document Intelligence가 “문서에서 글자를 꺼내는 역할”에 가깝다면, Azure AI Language는 “꺼낸 글자가 무슨 뜻인지 해석하는 역할”에 가깝습니다.목차1. Azure AI Language란?2. NLP 서비스가 필요한 이유3. 정보 추출 기능4. 텍스트 분류 기능5. 질문 답변.. 2026. 6. 19.

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