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훈련데이터와 시험데이터란 무엇인가? 신경망의 데이터와 과적합

인공 신경망 분야에서 데이터는 모델을 훈련하고 평가하는 데 중요한 구성 요소입니다. 훈련 데이터와 시험 데이터의 두 가지 유형의 데이터가 일반적으로 사용됩니다. 이 글에서는 신경망 학습의 훈련 데이터와 시험 데이터에 대해서 설명합니다. 목차 훈련데이터와 시험데이터의 특징 훈련 데이터는 모델을 교육하는 데 사용됩니다. 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 데 사용하는 입력-출력 쌍 세트로 구성됩니다. 모델은 훈련 데이터의 예측과 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 조정하여 훈련됩니다. 반면 시험 데이터는 훈련된 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 훈련 중에 모델이 보지 못한 별도의 입력-출력 쌍 세트로 구성됩니다. 테스트 데이터에 대한 모델의 예측은 성능을 측정하기 위해 실제 출..

SQLP 자격증이란? SQL 전문가 시험의 일정과 과목 정리

SQLP 자격증은 SQL소프트웨어를 전문적으로 사용할 수 있음을 입증하는 자격증입니다. 이 글에서는 SQLP 자격증의 시험일정과 시험과목 3가지 등의 SQLP 자격증을 위한 정보들을 상세하게 설명하고 있습니다. 잘 준비하셔서, 꼭 SQLP 자격시험에 합격하시길 기원합니다. 목차 SQLP 자격증 SQLP자격증은 SQL을 사용하여 데이터베이스를 설계 및 관리할 수 있음을 입증하는 국가공인 자격증입니다. SQLP 자격증을 취득하면 개인이 높은 수준의 데이터베이스 관리 능력을 보유하고 있으며 한국에서 자격을 갖춘 SQL 전문가 또는 데이터베이스 관리자로 간주될 수 있음을 입증합니다. SQLP자격증 일정 2023년 기준 SQL전문가 자격증 시험 일정은 제 48회인 3월 19일과 제 49회인 9월9일에 예정되어 있..

자격증 2023.01.27

[데이터베이스] 데이터베이스란?

목차 데이터베이스 란 데이터베이스는 컴퓨터 프로그램이 원하는 데이터를 빠르게 선택할 수 있도록 구성된 정보의 모음입니다. 데이터베이스의 데이터 구성은 일반적으로 데이터베이스의 스키마라고 합니다. 가장 인기 있는 데이터베이스 유형은 관계형 데이터베이스로, 데이터를 하나 이상의 행과 열로 구성하고, 각 열은 데이터의 특정 속성을 포함하며, 각 행은 특정 레코드를 포함한다. 다른 유형의 데이터베이스에는 문서 데이터베이스, 키 값 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스가 있습니다. 데이터베이스는 금융 시스템, 재고 관리 시스템 및 고객 관계 관리 시스템을 포함한 다양한 애플리케이션의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 데이터베이스의 특징 대부분의 데이터베이스에는 다음과 같은 몇 가지 특징이 있습니다: 지속성: 데이터..

[기계공작법] 압출이란? (extrusion)

목차 압출이란 압출은 플라스틱 재료를 다이를 통해 밀어내어 길고 연속적인 모양을 만드는 데 사용되는 플라스틱 가공 기술입니다. 파이프, 프로필, 시트 및 필름과 같은 플라스틱 제품을 생산하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 이 과정은 일반적으로 펠릿이나 과립 형태의 플라스틱 물질을 유동성이 있고 점성이 있는 액체가 되는 온도로 가열하는 것으로 시작된다. 액체 플라스틱은 혼합되고 균질화되는 통에 공급된다. 배럴 내부의 나사는 플라스틱을 앞으로 밀어내고 배럴 끝에 있는 다이를 통과시킵니다. 다이는 플라스틱을 원하는 단면 형상으로 성형한다. 플라스틱 재료는 보통 수조를 통과하여 냉각된 다음 원하는 길이로 절단됩니다. 상기 압출 공정은 광범위한 형상 및 크기를 제조할 수 있으며, 폴리에틸렌, 폴리프로필렌, ..

4. 빅데이터의 가치 - 빅데이터 분석기사 정리

목차 빅데이터의 기능 빅데이터는 조직에서 생성되고 수집되는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 의미합니다. 빅 데이터의 기능은 조직이 더 나은 결정을 내리고 운영을 개선하며 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되는 통찰력과 지식을 제공하는 것입니다. 데이터 분석: 빅 데이터를 통해 조직은 대량의 데이터를 분석하고 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이는 기계 학습, 통계 분석 및 데이터 마이닝과 같은 다양한 분석 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 사용하여 패턴을 식별하고 결과를 예측하며 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스: 빅 데이터를 사용하여 핵심 성과 지표(KPI) 및 기타 지표에 대한 실시간 가시성을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 대시보드 및 보고서를 생성할 수 있..

정보 시스템이란? 정보시스템 특징과 종류

목차 정보시스템이란 정보 시스템은 정보를 수집, 처리, 저장 및 배포하기 위해 함께 작동하는 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 사람 및 절차의 모음입니다. 정보 시스템의 목표는 조직의 의사 결정 및 제어를 지원하기 위해 적시에 적절한 사람에게 적절한 정보를 제공하는 것입니다. 정보 시스템은 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 트랜잭션 처리 시스템(TPS)은 판매 주문, 급여 및 재고 관리와 같은 일상적인 비즈니스 트랜잭션을 처리하는 데 사용됩니다. 관리 정보 시스템(MIS)은 재무 분석, 시장 조사 및 생산 분석과 같은 전략적 결정을 내리는 데 필요한 정보를 경영진에게 제공합니다. 정보 시스템의 세 번째 범주는 의사 결정 지원 시스템(DSS)으로, 반구조화 및 비구조화 의사 결정 활동을 통해 관리자 ..

배치처리란 무엇인가? 인공신경망의 배치처리의 특징과 구현

목차 개요 배치 처리에서 입력은 더 작은 배치로 나뉘고 각 배치는 한 번에 하나씩 모델을 통과합니다. 그런 다음 각 배치에 대한 예측을 수집하고 결합하여 전체 데이터 세트에 대한 최종 예측을 생성합니다. 이 프로세스는 CPU 또는 GPU와 같은 사용 가능한 리소스를 더 잘 활용하므로 각 입력을 개별적으로 처리하는 것보다 계산적으로 더 효율적입니다. 특징 배치 처리는 메모리에 맞지 않는 대용량 데이터 세트로 작업할 때 특히 유용합니다. 이를 통해 모델은 더 작은 청크로 데이터를 처리할 수 있으므로 메모리 요구 사항이 줄어듭니다. 또한 모델이 각 반복에서 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 하여 더 빠른 수렴으로 이어지므로 모델의 교육 시간을 개선할 수도 있습니다. 그러나 배치 처리에도 한계가 있습니다. 주..

인공 신경망의 추론처리 특징부터 구현까지 - 딥러닝 정리

목차 개요 신경망의 추론 처리는 훈련된 모델을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하는 프로세스입니다. 학습된 모델은 학습 프로세스 중에 학습한 패턴 및 관계를 기반으로 입력 데이터에 대한 예측 또는 추론을 수행하는 데 사용됩니다. 특징 추론 처리는 기계 학습 파이프라인의 마지막 단계이며 모델을 실제 응용 프로그램에 배포할 수 있도록 합니다. 계산 리소스가 덜 필요하고 더 빠르게 수행할 수 있다는 점에서 훈련과 다릅니다. 그러나 예측의 품질은 교육의 품질에 따라 달라집니다. 추론에는 온라인과 오프라인의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 온라인 추론은 자율 주행 자동차 또는 음성 인식과 같이 모델이 가능한 한 빨리 예측을 수행해야 하는 실시간 애플리케이션에 사용됩니다. 오프라인 추론은 데이터 세트의 이..

[데이터베이스] 인 메모리 데이터베이스 (IMDB) 란?

목차 인메모리 데이터베이스 란 인메모리 데이터베이스는 모든 데이터를 디스크 기반 저장소가 아닌 컴퓨터의 주 메모리(RAM)에 저장하는 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)입니다. 이를 통해 데이터를 Disk 저장소에서 검색할 필요가 없으므로 데이터 액세스 및 조작 속도가 훨씬 빨라집니다. 인메모리 데이터베이스는 특히 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 시스템, 금융 거래 시스템 및 실시간 분석 시스템과 같이 대량의 데이터에 신속하게 액세스해야 하는 실시간 고성능 애플리케이션에 유용합니다. 메모리 내 데이터베이스는 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다: 기본 메모리 내 데이터베이스입니다: 이러한 데이터베이스는 전적으로 메모리에서 실행되도록 특별히 설계되었으며 Disk 저장소를 전혀 사용하지 않는 데이터베이스입..

3. 빅데이터 개요 - 빅데이터 분석기사 정리

목차 빅데이터의 등장과 변화 빅데이터의 등장 배경 기술의 발전: 디지털 장치, 인터넷 및 클라우드의 확산으로 인해 상대적으로 저렴한 비용으로 많은 양의 데이터를 수집, 저장 및 처리할 수 있게 되었습니다. 데이터 생성 활동의 증가: 소셜 미디어, 모바일 장치 및 사물 인터넷(IoT)의 성장으로 그 어느 때보다 많은 데이터가 생성되고 있습니다. 더 나은 의사 결정의 필요성: 조직은 데이터 기반 의사 결정의 가치와 경쟁 우위를 확보하기 위해 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출해야 할 필요성을 점차 인식하고 있습니다. 데이터 과학 및 분석의 부상: 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 데이터를 처리하고 분석하기 위한 전문 도구와 기술의 필요성도 증가했습니다. 이로 인해 Hadoop, NoSQL 데이터베이스 ..