AI - ML

Machine LearningMachine Learning 은 기계나 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 인공지능 기술이 기술을 작동하기 위한 필수 조건은 "데이터" 인공지능 분야들을 구분하기 위한 용어 정리인공지능 : Machine Learning 과 Deep Learning 을 포함한 컴퓨터 과학, 전산학, 통계 및 개발 등 모든 관련 기술Machine Learning : 정형 데이터 (데이터베이스의 정해진 규칙에 맞춰 행과 열로 구성된 데이터)를 활용한 인공지능 분야Deep Learning : 비정형 데이터 (영상, 텍스트, 음성 등)를 활용한 인공지능 분야 Machine Learning 도 학습 방법에 따라 3가지로 분류된다. 요즘은 Self-Supervised Learning, Semi..

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• · 2024. 11. 5.
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SQLD - Data modeling

Data Modeling 이해Modeling현실 세계를 단순화하여 표현하는 기법특징Abstruction (추상화) : 아이디어나 개념을 간략하게 표현Simplication (단순화) : 단순하고 쉽게 표현Clarity (명확성) : 명확하게 해석할 수 있도록 표현관점Data, What? : 어떤 데이터, 어떤 관계성?Process, How? : 처리하고 있는 일, 그리고 처리해야 하는 일?Interaction : Process의 흐름에 따라 데이터의 영향?품질Duplication (중복) XInflexibility (비유연성) XInconsistency (비일관성) X단계Conceptual : 업무 중심적이고 포괄적인 수준Logical : 재사용성Physical : 실제 데이터베이스로 구현독립성 ERD ..

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• · 2024. 11. 3.
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ML & DL 실습

Machine Learning데이터 -> 특징 선택 -> 학습 -> 결과scikit-learn module (Classification, Regression) -> fit() : 학습 predict() : 예측Deep Learning데이터 -> 학습 -> 결과Pytorch, TensorflowTensor : Array나 Matrix와 매우 유사한 특수한 자료구조로, 차원과 관련있음length = bream_length + smelt_lengthweight = bream_weight + smelt_weightfish_data = [[l, w] for l, w in zip(length, weight)]print(fish_data)[[l, w] for l, w in zip(length, weight)] : z..

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• · 2024. 10. 30.
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