Elena Petrova
데이터 사이언스
Elena는 데이터 연구와 벤치마크, 그리고 수집된 데이터의 품질에 대해 작성합니다: 이를 측정하고 정제하여 신뢰할 수 있는 데이터셋을 구축하는 방법을 다룹니다.
작성 주제
- 데이터 연구 및 벤치마크
- 데이터 품질
- 데이터셋 구축
Elena Petrova의 아티클
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2026년 10월 26일 · 지식
AI 학습 데이터 마켓플레이스와 라이선스: 구매할 때와 직접 수집할 때
AI 학습 데이터 마켓플레이스와 라이선스 계약이 어떻게 작동하는지, 라이선스 데이터의 실제 비용은 얼마인지, 그리고 데이터셋을 구매할지 직접 수집할지 결정하는 실용적인 기준을 설명합니다.
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2026년 10월 24일 · 지식
AI 학습 파이프라인에서의 출처 증명: 데이터셋이 어디서 왔는지 입증하기
AI 학습 데이터 출처 증명이 실무에서 의미하는 것: 모든 문서에 대해 유지해야 할 기록, EU AI Act 요약본이 요구하는 사항, 그리고 이를 끝까지 이행하는 방법.
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2026년 10월 19일 · 스크래핑
재시도 경제학: 재시도가 더 이상 수익을 내지 못하는 시점
각 재시도는 이전 시도보다 성공 확률이 낮아집니다. 자신의 로그와 몇 줄의 Python 코드를 사용하여 재시도가 더 이상 가치를 내지 못하는 지점을 측정하는 방법입니다.
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2026년 10월 15일 · 레지덴셜 프록시
레지덴셜 프록시 네트워크의 ASN 다양성 이해하기
대부분의 주소가 몇 개의 네트워크에 몰려 있다면 많은 IP 수는 큰 의미가 없습니다. 프록시 풀의 ASN 다양성을 측정하는 방법, 사용할 지표, 그리고 바람직한 상태는 무엇인지 알아봅니다.
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2026년 10월 11일 · 지식
캡차는 봇을 막는가, 그저 속도만 늦추는가? 억제력과 해결률 측정
20년간의 연구가 캡차에 대해 말하는 것: 인간에게 드는 시간, 봇과 AI 에이전트의 해결 빈도, 그리고 이제 캡차가 비용으로서 작동하는 이유.
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2026년 10월 8일 · 스크래핑
페이로드 효율성: 스크래핑한 페이지 중 비용을 지불한 상용구는 얼마나 되는가
상위 1,000개 사이트에서 278개의 콘텐츠 페이지를 측정했습니다. 원하는 텍스트는 HTML의 약 1%에 불과하며, 브라우저가 다운로드하는 전체 양에서는 극히 작은 비중을 차지합니다.
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2026년 10월 7일 · 레지덴셜 프록시
Shifter, 가장 큰 미국 레지덴셜 IP 풀을 보유하다
저희는 Shifter를 레지덴셜 프록시 벤치마크로 다시 테스트했습니다: 250,000건의 요청 중 212,212개의 활성 미국 IP를 확인했으며, 이는 저희가 측정한 16개 네트워크 중 가장 큰 활성 미국 IP 풀입니다.
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2026년 9월 7일 · 사용 사례
네이버 검색 순위 모니터링: 구글 기준으로 측정하면 안 되는 이유
국내 검색의 상당 부분은 여전히 네이버에서 일어납니다. 통합검색, 쇼핑 탭, 플레이스가 각각 다르게 동작하는 환경에서 순위를 정확히 측정하는 방법을 정리했습니다.