정리함

퍼셉트론 선형분류기- 사람의 신경계가 '뉴런-신경망-지능'을 이루듯이, 딥러닝에서도 '퍼셉트론-인공신경망-인공지능'을 이룬다.  'AND gate, OR gate, NAND gate, NOR gate'는 선형 분류기로 구현 가능하다.이를 선형 분류를 위하여 퍼셉트론 하나를 사용했다고 하여 '단층 퍼셉트론'이라고 한다. [1] AND Gate: C = activation(1*A + 1*B - 1.5)[2] OR gate : C = activation(1*A + 1*B - 0.4)[3] NAND gate : C = activation(-1*A - 1*B + 1.3)[4] NOR gate : C = activation(-1*A - 1*B + 0.8) 이를 통해 0,1 데이터를 계산하던 논리 회로에서 확장하여 ..

딥러닝은 머신러닝의 여러 방법론 중 하나이다.딥러닝은 인공신경망에 기반하여 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법이다.   인공신경망: 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘. 사람의 신경 시스템을 모방함.인공 신경망으로 할 수 있는 분석은 크게 세 가지로 '회귀 분석 / 분류 / 패턴 파악'이 되겠다.인공 신경망을 이용한 딥러닝 모델은 모델 스스로 데이터의 특성을 학습하며, 지도 학습, 비지도 학습 모두에 적용 가능하다.현재 대표적인 딥러닝 기술 적용사례로는 '얼굴 인식 카메라, 기계 번역 모델, 알파고 등'이 있다.   인공 신경망 이전의 연구들로는 '얼굴 인식(눈 코 입 등을 인식), 숫자 인식 등'이 있는데, 이런 것들은 모두 '명시적 프로그래밍'을 사용하였다.명시적 프로그래밍은 한계가..

서브쿼리는 쿼리 안에 또 다른 쿼리를 포함한 구조를 말합니다. 이 서브쿼리를 스칼라 서브쿼리, 인라인 뷰, 중첩 서브쿼리로 구분하는 이유는, 각각의 서브쿼리가 실행되는 방식과 결과가 다르기 때문입니다.1. 스칼라 서브쿼리 (Scalar Subquery)정의:하나의 값(단일 스칼라 값)을 반환하는 서브쿼리.주로 SELECT 목록이나 WHERE 절 등에서 단일 값이 필요한 곳에 사용됩니다.특징:서브쿼리 실행 결과가 항상 하나의 값이어야 합니다.결과가 여러 행이나 값이 없으면 오류가 발생하거나 NULL로 처리됩니다.예시SELECT EMPNO, ENAME, SAL, (SELECT AVG(SAL) FROM EMP) AS AVG_SALFROM EMP;설명:(SELECT AVG(SAL) FROM EMP)는..

절차적 언어와 비절차적 언어의 차이SQL과 DBMS에서 사용하는 언어는 절차적 언어와 비절차적 언어로 나눌 수 있습니다. 이 두 언어는 데이터 처리 방식과 설계 철학에서 차이가 있으며, 각각의 장점과 용도가 다릅니다. 다음은 주요 특징과 예시입니다.1. 비절차적 언어 (Non-Procedural Language)정의사용자가 "무엇을 할 것인가?"만 기술하며, "어떻게 처리할지"는 DBMS가 자동으로 결정하는 언어입니다.데이터 검색과 조작에 필요한 결과를 간단히 표현할 수 있어 직관적이고 생산성이 높습니다.특징사용자는 데이터 처리 절차를 고려하지 않아도 됩니다.DBMS가 최적의 실행 계획(Execution Plan)을 자동으로 생성해 데이터를 처리합니다.일반적으로 SQL과 같은 언어가 비절차적 언어에 해당..

SQL에서는 나머지 연산을 수행할 때 MOD 함수와 % 연산자를 사용할 수 있습니다. 하지만 이 두 방식은 사용되는 DBMS와 문법에서 차이가 있기 때문에 적절히 사용해야 합니다. 오늘은 MOD 함수와 % 연산자의 차이점과 사용법을 간단히 정리해보겠습니다.1. MOD 함수란?MOD는 Modulus(나머지)를 의미하며, 표준 SQL에서 제공하는 함수입니다. 이 함수는 피제수(나누어지는 수)와 제수(나누는 수)를 받아 나머지를 반환합니다.사용법:MOD(피제수, 제수)예시 (Oracle, PostgreSQL 등에서 사용 가능):SELECT MOD(10, 3) AS 나머지 FROM DUAL;결과: 1 (10 ÷ 3의 나머지)2. % 연산자란?%는 SQL Server에서만 사용 가능한 연산자로, 피제수와 제수의 ..

Selenium에서 iframe 처리할 때, switch_to.frame()을 사용하는 이유웹 페이지를 크롤링하거나 테스트 자동화를 할 때, Selenium은 매우 유용한 도구이다. 하지만 웹 페이지에 iframe이 포함된 경우, Selenium만으로는 해당 iframe 내부의 데이터를 바로 다룰 수 없다. 이럴 때 필요한 것이 바로 switch_to.frame()이다. 이번 글에서는 iframe이 무엇인지, 왜 switch_to.frame()을 사용하는지, 그리고 실제 사용 예시와 함께 그 필요성을 정리해보았다.1. iframe이란?iframe(인라인 프레임)은 한 웹 페이지 안에 다른 HTML 문서를 삽입하는 역할을 한다. 즉, 페이지 내에 독립적인 작은 브라우저 창이 있는 것과 같다. 이를 통해 다..

데이터 모델링과 ER 다이어그램데이터 모델링과 ER 다이어그램은 데이터베이스 설계에서 빠질 수 없는 중요한 과정입니다. 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 데이터를 구조화하고, 개체 간의 관계를 시각적으로 표현하는 것이 핵심입니다. 이번 글에서는 데이터 모델링의 단계와 ER 다이어그램에 대해 설명하고, 실제로 이를 어떻게 활용할 수 있는지 예시를 통해 알아보겠습니다.  데이터 모델링데이터 모델링은 현실 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해 체계적으로 구조화하는 과정입니다. 데이터 모델링은 데이터베이스 시스템의 성능과 유지 관리에 중요한 역할을 하며, 데이터의 일관성을 보장하기 위한 중요한 단계입니다.데이터 모델링의 세 단계개념적 모델링: 이 단계에서는 데이터베이스에 저장할 주요 개체와 관계를 추상화..

데이터베이스 제약 조건과 키 (Constraints & Keys)데이터베이스를 설계할 때는 데이터를 정확하고 일관되게 유지하기 위한 다양한 규칙이 필요합니다. 이러한 규칙을 제약 조건(Constraints)이라고 하며, 테이블 내에서 각 데이터를 고유하게 식별하고 테이블 간의 관계를 정의하는 키(Key)와 함께 사용됩니다. 이번 글에서는 제약 조건과 키에 대해 알아보고, 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 예시를 통해 설명하겠습니다.  1. 제약 조건 (Constraints)제약 조건은 테이블에 잘못된 데이터가 입력되는 것을 방지해 데이터의 무결성을 보장하는 중요한 역할을 합니다. 제약 조건을 설정하면 데이터베이스가 자동으로 데이터를 검증해, 부적합한 데이터를 차단할 수 있습니다. - NOT NULLNOT ..

데이터베이스 기초 개념1. 데이터베이스란?데이터베이스는 여러 사용자가 동시에 데이터를 접근하고 공유하며, 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템입니다. 데이터는 현실 세계에서 수집된 사실을 뜻하고, 데이터베이스는 이를 체계적으로 저장하고 관리해 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.데이터(Data): 현실에서 수집된 단순한 사실이나 값.정보(Information): 데이터를 가공하여 특정 목적에 맞게 해석한 형태.2. 데이터베이스의 필요성데이터베이스는 기존 파일 처리 시스템의 여러 한계를 극복하기 위해 등장했습니다. 데이터베이스가 필요한 이유는 아래와 같은 문제점들 때문입니다.데이터 종속성 문제: 데이터 구조가 변경되면 그와 연결된 프로그램들도 수정이 필요함.데이터 중복 문제: 응용 프로그램마다 독립적..

데이터 분석을 하다 보면 피벗 테이블을 사용하여 데이터를 요약해야 하는 경우가 많습니다. Pandas의 pivot_table() 함수는 이러한 작업을 매우 편리하게 해주는데요, 그 중에서도 aggfunc 옵션은 데이터를 어떻게 집계할지 결정하는 중요한 인자입니다. 이번 포스팅에서는 aggfunc의 다양한 옵션인 sum, mean, max, median 등을 사용하여 결과가 어떻게 달라지는지 살펴보겠습니다.예제 데이터 생성우선 예제 데이터를 만들어보겠습니다.import pandas as pddata = { 'Category': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'Subcategory': ['X', 'X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'X', 'Y..