전체 글 (74) 썸네일형 리스트형 [AICE Basic] AIDU ez 활용법 AIDU ez- 코딩 없는 클릭 기반의 데이터 분석 및 AI 모델 개발을 지원 AI 분석 단계에 따른 AIDU ez 활용법1. 문제 정의- 무엇을 하고자 하는가?- 얻고자 하는 결과는 무엇인가? 2. 데이터 가져오기- AIDU에서 가져오기 : AIDU에서 제공하는 데이터 불러오기- PC에서 가져오기 : PC에 저장된 파일을 업로드 : 개인정보는 필히 제거 필요 : 헤더(컬럼명)은 영어로 구성하며 .csv파일 형식이어야 함- 데이터 가져올 방법 선택 후 인코딩과 구분자 선택 (csv파일의 기본 구분자는 comma) 3. 데이터 분석 (1) 기초정보 분석- 학습에 사용할 데이터의 통계적 분석 결과를 확인- 작.. [AICE Basic] AI 업무적용 AI 업무 적용 프로세스1. 문제 정의- 목적과 목표를 설정해 어떤 AI모델을 만들지 선택 2. 데이터 수집- 다량의 명확한 데이터를 수집- 데이터가 편향되거나 손실되었다면 정확하지 않은 학습이 됨 3. 데이터 분석 및 전처리- 중요한 데이터를 찾고, 기계가 이해할 수 있게 사전 준비- 데이터 분석 : 의미 있는 데이터는 무엇인지, 데이터의 분포와 관계는 어떠한지 상관관계를 분석 (Heatmap을 통해 시각화)- 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 기계가 판독할 수 있도록 준비 => 범주형, 수치형 여부를 확인해 컬럼에 대한 문자값을 숫자로 변형 => 결측치에 대해 빈 값을 제거하거나 대체 => 문자값에 대해 데이터 인코딩을 진행해 숫자로 표기 4. AI 모델링- 수집한 데이터를 기반으로 어떤 학습유형, .. [AICE Basic] 딥러닝 딥러닝(Deep Learning)- 뇌 신경망의 정보처리방식을 모델링한 인공신경망(ANN)이 사용되는 머신러닝 알고리즘의 일부- 여러 층(Layer)으로 깊이 있게(Deep) 구성하여 학습을 진행 => input Layer : 입력값 (Input, Feature) 층 => output Layer : 출력값 (Output, Label) 층 => hidden Layer : 학습 층 (학습 층이 여러 개일 경우 Deep 하게 구성되는 것이라고 할 수 있음)- 각각의 node들은 다음 node에 연결이 됨 딥러닝 알고리즘의 종류1) DNN (Depp Neural Network) (심층신경망)- 입력층과 여러개의 은닉층, 출력층으로 구성된 가장 일반적인 모형 (hidden layer가 2개 이상)- y = wx+.. [AICE Basic] 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 학습을 통해 스스로 규칙을 만들어나가는 알고리즘/기술을 총칭한다. 머신러닝은 학습방법에 따라 크게 3가지로 나뉜다.1. 지도학습 (Supervised Learning)- 기계가 이미 정답이 정해져있는 데이터를 기초로 사람이 정해둔 정답의 방향으로 학습=> 즉 입력(Feature, X, 독립변수) / 출력(Label, Y, 종속변수) 데이터로 학습하는 것을 의미- 일반적으로 가장 많이 사용되며 대량의 데이터에 유용=> 위험 평가, 예측에 활용- 예측결과에 따라 분류와 회귀로 나뉨=> 분류 : 결과가 범주형(ex. 입력값 : 색상으로 R/G/B 범주형 데이터를 출력)=> 회귀 : 결과가 수치형(ex. 입력값 : 몸무게값으로 키의 수치를 예측)*지도학습을 통해 모델을 만드는 절.. [AICE Basic] AI의 정의 AI (Aritificial Intelligence)- 알고리즘으로 데이터를 학습하여 모델을 만드는 기술- 기존의 전통적인 프로그래밍 방식은 규칙과 데이터를 기반으로 기계에 부여하는 명령을 만들어 해답을 찾았다면,머신 러닝을 통해 데이터와 해답을 기반으로 데이터를 학습해 규칙을 찾아 판단이나 예측을 하는 기술을 말한다.- 완전히 새로운 것을 만든다기 보다는 기존에 하던 일에 AI를 적용하여 자동화, 지능화를 돕는 것 AI가 주목받는 이유?- 빅데이터의 시대가 도래하며 양질의 데이터가 폭발적으로 증가- 컴퓨팅 기술의 발전 (GPU, 클라우드)- Easy & Open : AI기술 및 알고리즘 공유 문화 발달 (오픈소스 라이브러리, 프레임워크 등) *AI관련기술 - 프로그래밍 언어 : Python - 오.. [금융] 카드 결제 프로세스 구조 이해 (PG사-VAN사-카드사의 관계) 개발업무를 진행하며 사실상 단순히 요구사항에 맞게 개발을 진행하는 것은 어렵지 않은 일이다.하지만 단순히 개발만 진행하는 것이 아니라 각 프로세스가 어떻게 구성되어 있는지 이해하는 것이 중요하겠다고 생각이 들어 앞으로 카드 업무의 구조에 대해서 하나씩 정리해 보고자 한다. 최근엔 PG사의 차액정산 관련 매입 프로세스를 개발하는 업무를 맡게 되었는데 차액정산에 대해 찾아보다 보니 우선적으로 카드 결제 프로세스를 구성하는 VAN사, PG사의 카드사와의 관계에 대해서 알아야 할 것 같아서이번 포스팅에서는 카드 결제 프로세스의 구조에 대해서 정리해 보겠다. 1. VAN사(Value Added Network)= 부가가치통신망사업자 : 카드사와 상점의 통신을 연결하는 부가가치통신망을 제공하는 업체(한국의 VAN사.. [Oracle] Index 1.Index란- 테이블 전체를 탐색하지 않고, 테이블 내 원하는 데이터에 빠르게 접근할 수 있도록 만들어진 객체- 쌍으로 구성되는 데이터구조- B트리, B+트리, 해시테이블등의 구조로 구성 2. 장/단점1) 장점 - 검색 속도를 향상시켜 전체적인 시스템 부하 감소- 대용량 데이터 처리에 유리 2) 단점- Index 테이블을 별도로 생성해 관리하므로 인덱스 관리를 위한 공간 소모- DML수행시 정렬상태를 유지하기 위한 연산을 추가로 진행해야 하므로 오히려 성능이 저하됨 > INSERT : 새로운 데이터에 대한 인덱스 추가 > DELETE : 삭제하는 데이터를 사용하지않는 상태로 변경 > UPDATE : 기존 인덱스는 사용하지않음 상태로 변경하고, 갱신된 데이터에 대해 인덱스 추가 *이러한 장단점을 고려해.. [Oracle] SQL 쿼리 수행 순서 쿼리의 수행순서를 인지하지 않고도 원하는 결과를 위해 쿼리를 작성하는 것은 얼마든지 가능하다.하지만 수행순서를 인지하고 쿼리를 작성한다면 쿼리의 성능을 향상하는 것은 물론 실행순서에 따라 영향을 끼치는 문법상의 오류도 방지할 수 있다. [수행순서]1. FROM- 조회할 테이블 지정+) JOIN- 조인을 하여 하나의 가상 테이블로 결합 2. WHERE- 조건에 맞는 데이터 필터링+) GROUP BY - 필터링한 데이터 기준으로 그룹화 +) HAVING- 그룹화한 데이터에 조건에 맞게 필터링 3. SELECT- 출력할 데이터 선택 4. ORDER BY- 출력할 데이터 정렬 5. LIMIT- 출력할 행의 수 지정 [수행순서에 따라 주의해야 할 문법]1. ALIAS 사용1) ORDER BY절select conc.. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
