9장: 데이터 모델링
현실 세계와 데이터 베이스 현실의 개체와 설계된 데이터베이스는 일치성이 있어야 한다. [개념적 구조와 논리적 구조]는 개념 세계라고 한다.[논리적 구조와 데이터베이스]는 컴퓨터 세계라고 […]
현실 세계와 데이터 베이스 현실의 개체와 설계된 데이터베이스는 일치성이 있어야 한다. [개념적 구조와 논리적 구조]는 개념 세계라고 한다.[논리적 구조와 데이터베이스]는 컴퓨터 세계라고 […]
시스템 카탈로그 데이터 객체에 대한 정보들을 유지,관리하기 위한 시스템 데이터베이스 데이터 객체: 테이블, 뷰, 인덱스 등 데이터 사전이라고도 함, 카탈로그에 저장된 정보를 […]
Views 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 이름을 가진 가상 테이블 Referential Integrity 위처럼 view를 만들면,B받은 […]
Outer Join Left outer join: 왼쪽에 있는 테이블 중 Join을 만족하지 않은 튜플들 + Join된 튜플들Right outer join: 오른쪽에 있는 테이블 중 […]
RNN은 시계열 데이터를 다루는데 최적화된 인공신경망입니다. 시계열 데이터는 ‘시간 축을 중심으로 현재 데이터가 앞,뒤로 연관 관계가 있는 데이터’입니다.예를 들어 (주식 가격, 음성 […]
이번에는 여러 CNN Architecture에 대해 알아 보겠습니다. 이 Architecture들은 ILSVRC 대회에서 이름을 알린 유명한 네트워크들입니다.(ILSVRC: 대용량의 이미지셋을 주고 이미지 분류 알고리즘의 성능을 […]
CNN은 Convolutional Neural Network입니다. DNN과는 꽤 다른 구조를 취하고 있습니다.CNN의 대표적인 특징은 이미지 자체를 입력으로 줄 수 있다는 점입니다. CNN은 영상 처리에서 […]
Gradient Vanishing DNN은 히든 레이어가 2개 이상인 신경망입니다. 일반적으로 딥러닝은 층을 깊게 할수록 좋습니다. 1. 중간에 Activation Function이 추가돼서 비선형성을 늘립니다.2. 층이 […]
오토인코더는 입력과 동일한 출력을 만드는 것을 목적으로 하는 신경망입니다. 그러기 위해 입력 데이터를 더 낮은 차원으로 인코딩하고 다시 원래의 데이터로 디코딩합니다. 인코더는 […]
객체 추적은 비디오 영상에서 객체를 계속 추적하는 기술입니다.쉽게 말하면 프레임마다 객체 찾는 것을 반복하는 것을 말합니다. 이번 포스팅은 객체 추적과 관련된 비디오 […]