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STUDY

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[AI 엔지니어 기초 다지기] 18일차 [24.02.15] 5주차 22차시 - 최적화(1) 최적화Optimization 기본 용어들 1. 일반화Generalization 1) 학습된 모델이 다른 새로운 데이터에 관해서도 잘 작동하도록 하는 것(How well the learned model will behave on unseen data). 학습 Iteratiion이 늘어남으로 인해 무조건 training error가 낮아진다고 해서 test error도 낮아진다는 보장이 없기 때문. 2) Generalization gap : 학습 데이터와 테스트 데이터의 에러 차이(성능차이). 이를 Generalization performance라고도 한다. 2. Underfitting vs Overfitting 1) 학습 데이터에 대해서는 잘 동작하지만(..
[SQL] 데이터 타입 훑어보기 숫자는 int, 문자는 str, 날짜는 datetime... 으로만 알고 있었던 나를 위해 내가 준비한! SQL 데이터 타입 훑어보기. Numeric Data 이렇게 굉장히 다양한 데이터 타입이 있다. 굳이 알아야 하느냐? => 네 알아야 합니다! => 왜 알아야 하나요? 예시 1. 정수형 데이터의 경우 현업에서는 DB에 저장된 데이터를 읽어오는 속도도 중요하고, 데이터가 DB 내에서 어느 정도의 용량을 차지하는지도 중요하다. 비용이니까. 그래서, 예를 들어 작은 범위의 숫자를 표현한다면 굳이 INT를 쓸 필요 없이, Storage를 적게 차지하는 TINYINT나 SMALLINT를 써 주는 것이 효율적이다. 예시 2. 실수형 데이터의 경우 굉장히 작은 자리의 소수점도 정확하게 표현해야 하는 업계가 있다...
[DBeaver] Data import하기 지난번 포스팅에서는 DB에 연결하는 법을 다루었다. 그리고 다음 포스팅에선 데이터를 적재하겠다고 했는데... [STUDY/SQL, DB] - [DBeaver] DB에 "처음"연결하기 [DBeaver] DB에 "처음"연결하기 지난 포스팅에선 DBeaver 간단 소개, 설치, 환경설정, 단축키 등을 소개했다. [STUDY/SQL, DB] - [DBeaver] 설치, 환경설정 + 단축키 [DBeaver] 설치, 환경설정 + 단축키 DBeaver ... 뭔가요? DBeaver(디비버) 란? MySQL, k-wien1589.tistory.com 시간 끌 것 있나 바로 해볼 것이다. 1. 우선 데이터를 담을 DB를 만들어 주어야 한다. Databases 마우스 우클릭 - Create New Databases 선택 ..
[DBeaver] DB에 "처음"연결하기 지난 포스팅에선 DBeaver 간단 소개, 설치, 환경설정, 단축키 등을 소개했다. [STUDY/SQL, DB] - [DBeaver] 설치, 환경설정 + 단축키 [DBeaver] 설치, 환경설정 + 단축키 DBeaver ... 뭔가요? DBeaver(디비버) 란? MySQL, PostSQL, SQLite, Oracle, DB2, SQL Server, Sybase, MS access, Teradata, Firebird, Apach Hive, Phoenix, Presto... 등등 거의 모든 데이터 베이스에 연결해서 쿼리를 보낼 수 있는 툴 k-wien1589.tistory.com 이번 포스팅에선, 예고와 같이 DBeaver에서 DB를 처음 연결하는 과정을 을 다루려고 한다. 본인도 처음이기에, 직접 하나하..
[DBeaver] 설치, 환경설정 + 단축키 DBeaver ... 뭔가요? DBeaver(디비버) 란? MySQL, PostSQL, SQLite, Oracle, DB2, SQL Server, Sybase, MS access, Teradata, Firebird, Apach Hive, Phoenix, Presto... 등등 거의 모든 데이터 베이스에 연결해서 쿼리를 보낼 수 있는 툴이다. 장점 1) 오픈소스 2) 무료 3) 직관적인 인터페이스 4) 다양한 DB 지원 5) Data import, export 쉬움 6) ERD 그려볼 수 있음 단점 무거운 쿼리를 실행 시킬 경우 다운 될 수 있음. 설치부터 환경설정까지! 1. 우선 설치해보자. 아래 링크에 접속하면 바로 DBeaver 설치파일을 다운로드 할 수 있다. 윈도우인지, 맥인지, 리눅스인지 등등 ..
[AI 엔지니어 기초 다지기] 17일차 [24.02.14] 5주차 21차시 - 딥러닝 기초(2) Neural Networks : 처음엔 인간의 뇌가 동작하는 방식을 모방한 컴퓨팅 시스템이었으나, 요즘 들어서는 인간 뇌의 동작 방식과 굉장히 많이 달라져 있음. 즉, 다시 정의하자면, 이 정도로 정의할 수 있겠다. Neural networks are function approximators that stack affine transformations followed by nonlinear transformations. 가장 간단한 NN을 보자면, Linear Neural Networks가 있을 수 있다. Linear Neural Networks 이런 신경망Neural Network을 여러 층을 쌓는 것이 딥러닝Deep Learning인데, 그냥 ..
[AI 엔지니어 기초 다지기] 16일차 [24.02.13] 5주차 20차시 - 딥러닝 기초(1) 딥러닝?? 1. 딥러닝의 위치는?? 인간 지능을 모방하는 A.I. -> 데이터 기반으로 학습하는 Machine Learning -> 학습에 Neural Network 모델을 사용하는 Deep Learning 2. 딥러닝의 4가지 key components (1) 데이터 : The Data that the model can learn from) (2) 모델 : The model how to transform the data) (3) 손실함수 : The loss function that quantifies the badness of the model) (4) (최적화)알고리즘 : The algorithm to adjust the parameters t..
[AI 엔지니어 기초 다지기] 15일차 24.02.09 4주차 19차시 - 베이즈 통계학 맛보기 조건부 확률 1) 조건부확률 $P(A|B)$ : 사건 $B$가 일어난 상황에서 사건 $A$가 발생할 확률. 즉 말 그대로 특정 조건 하에서의 확률을 말함. 2) 베이즈 정리는 조건부 확률을 이용해서 정보를 갱신하는 방법을 알려준다. 좀 더 풀어서 설명하자면, 1. $A$라는 새로운 정보가 주어졌을 때 2. $B$가 발생할 확률 $P(B)$로부터 3. $A$가 발생했을 때 $B$가 발생할 조건부 확률을 계산할 수 있고, 4. 이를 베이즈 정리라 한다. 3) 베이즈 정리의 예 1. $D$ : 새로 관찰한(나타난) 데이터 2. $\theta$ : 모수 3. $P(\theta | D)$ : 사후확률$posterior$ $probability$. 데이터가 ..

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