TABA (18) 썸네일형 리스트형 TABA Sep 14th * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 최상일 교수님의 수업을 바탕으로 작성하였습니다 인공지능과 딥러닝 입문 언더피팅과 오버피팅 데이터의 일반적인 특징을 추출하는 것이 머신러닝의 목표. High Bias (편향) High Variance 너무 적은 수의 특징을 학습 너무 많은 수의 특징을 학습 데이터 증식 (data augmentation) 오버피팅의 해결 : 정규화 (regularization) - L2 정규화 Gradient Descent : 미분의 값은 0에 가까워지고, 최적값에 점점 더 가까워진다. Weight decay => 특정 가중치가 비정상적으로 커져서 학습에 영향을 주는 것을 방지 2. 인공지능 기술의 역사 3. 인공 신경망 인공 신경망 : 인간 뇌를 기반으로 한 .. TABA Sep 13th * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 최상일 교수님의 수업을 바탕으로 작성하였습니다. 인공지능과 딥러닝 입문 1-1. What is 4th Industrial Revolution 6대 기술 분야 : 인공지능 / 빅데이터 / 사물 인터넷 ( 메모리 절약 학습률 설정이 중요 TABA Sep 8th (1) * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 나연묵 교수님의 수업과, Kroenke and Auer - Database Processing (데이터베이스 처리론), 11th Edition 을 바탕으로 작성하였습니다. * 강의 앞부분에는 Shamkant B. Navathe / Fundamentals of Database Systems의 일부 내용도 참고하였습니다. SQL 추가 구문 Shamkant B. Navathe / Fundamentals of Database Systems Chapter 7. Meaning of NULL - Unknown value - Unavailable or withheld value - Not applicable attribute * SQL usees a thr.. TABA Sep 7th (2) * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 나연묵 교수님의 수업과, Kroenke and Auer - Database Processing (데이터베이스 처리론), 11th Edition 을 바탕으로 작성하였습니다. Chapter 7. SQL for Database Construction and Application Processing View 는 가상 테이블이라서 ALTER 가 없다. 도메인 최초의 테이블을 만드는 명령어는 CREATE TABLE 이다. - 각 열은 세 부분으로 나눠진다 : column name / data typle / optional constraints CREATE TABLE ARTIST ( ArtistIDIntNOT NULL IDENTITY(1,1), LastN.. TABA Sep 7th (1) * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 나연묵 교수님의 수업과, Kroenke and Auer - Database Processing (데이터베이스 처리론), 11th Edition 을 바탕으로 작성하였습니다. Chapter 6. Transforming Data Models into Database Designs 타바 9월 7일 공부 내용 * E-R Relation - Entity -> relation - 정규화 -> relations 하나의 개체가 하나의 테이블이 된다. Primary Key 기본키 선정하기 - short, numeric, and fixed. Candidate (Alternate) Keys 대체키 - 프라이머리 키로 골라지지 않은 남은 키를 대체키(AK)라고 부른.. TABA Sep 6th * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 나연묵 교수님의 수업과, Kroenke and Auer - Database Processing (데이터베이스 처리론), 11th Edition 을 바탕으로 작성하였습니다. Chapter 3. The Relational Model and Normalization 주요 용어 설명 : 개체 : 속성 : 관계 : '관계 클래스'와 '관계 인스턴스'의 차이 : 관계의 차수 : 데이터 모델 (data model) : 실세계를 capture 하는 방법 또는 도구 종류 : 개념적 데이터 모델 (conceptual data model) - E-R 모델 - semantic network, semantic object model - UML - SEUL model.. TABA Sep 5th (2) * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 나연묵 교수님의 수업과, Kroenke and Auer - Database Processing (데이터베이스 처리론), 11th Edition 을 바탕으로 작성하였습니다. Chapter 2. Introduction to Structured Query Language * 데이터 언어 - 관계 대수 기반 DBMS 내부용. 질의 최적화 등 수행에 사용된다. Optimize 하는데 사용이 되기 때문에, 꼭 기억해야한다. - 관계 해석 기반 - 관계 매핑 기반 SQL -> IBM DB2 SEQUEL, SQL을 ANSI(NIST), ISO 표준화 시킨것 SQL 언어 문장 - DDL : 스키마 (테이블) create table, alter table, d.. TABA Sep 5th (1) * 본 내용은 Tmax AI & Big Data Academy 나연묵 교수님의 수업과, Kroenke and Auer - Database Processing (데이터베이스 처리론), 11th Edition 을 바탕으로 작성하였습니다. Chapter 1. Introduction 주요 용어 정리 * Data, Database Data : 현실세계의 정보, 그것들의 집합이 데이터베이스. 운영체제 : 쓰레드 < 프로세스 데이터베이스 : 가장 작은 단위는 트랜잭션 tps : transacton per second DB 구조 명시화한것이 스키마 설계를 잘못했을떄뜯어고치는 것이 스키마 튜닝 인덱스는 검색을 빨리할 수 있게 도와주는것 그것을 설정하는 것은 인덱스 튜닝 SQL 질의 쿼리 랭귀지를 잘못 짜도 성능이 저하되.. 이전 1 2 다음
