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ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(2)

01 빅데이터의 이해 1. 빅 데이터의 정의 빅데이터는 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터이다. 빅 데이터는 3V의 정의를 가진다. Volume (데이터의 크기) : 생성되는 데이터가 매우 많음 Variety (데이터의 다양성) : 데이터의 종류가 비정형 데이터처럼 다양해짐. Velocity (데이터의 속도) : 데이터를 업데이트하거나 분석이 빠르게 됨. 2. 출현 배경 (산업계) 고객의 데이터를 축적해 숨어있는 가치를 발굴해 새로운 성장 동력원으로 만들어 냄 (학계) 거대 데이터 활용 과학이 확산됨(인간 게놈 프로젝트) (관련 기술의 발전) 인터넷 보급, 모바일 혁명, 클라우드 컴퓨팅의 발전 (*데이터의 규모) 1테라 바이트 = 1024 기가 바이트 1페타 바이트 ..

ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(1)

요약에 앞서 포스팅을 진짜 오랜만에 하는 것 같습니다. 최근 코로나 바이러스 때문에 집에 못가고 계속 OBC 생활을하며 지내느라 포스팅이 늦어졌습니다.. 언제까지 갖혀있을지 모르겠지만.. 빨리 상황이 좋아지길 기대합니다. 지금도 여전히 정보통신학교에 갖혀있지만, 자격증 시험 준비를 하며 요약정리를 할 겸 글을 쓰게 되었습니다. 저 처럼 ADsP자격증을 준비하는 분들이 이 글을 보고 조금이나마 도움을 받기를 기대합니다. 참고로 책은 아래 두 권을 활용하여 공부하는 중입니다. 위 책은 개념을 정리하고 문제를 풀 용도로 구매하였습니다. (아직 풀어보지는 못하였지만, 굉장히 유익하다는 평이 많습니다.) 개념을 정리할 개념서로 위 책을 구매하였습니다. 01. 데이터와 정보 1. 데이터의 정의 데이터는 객관적인 사..

머신러닝이란?

머신러닝이란? 알파고를 기점으로 인공지능에 대하여 많은 관심을 받고 있습니다. 머신러닝은 이러한 인공지능의 범주 안에 있는 하나의 기술이라고 보시면 됩니다. 과거의 인공지능은 규칙 기반으로 조건문을 활용한 하드코딩을 통해 개발이 되었습니다. 이는 특정 분야에 대해서는 인공지능이 상당히 좋은 결과를 보여주지만, 새로운 예외적인 상황이 나오면 가차없이 틀리는 문제를 일으킵니다. 오늘날의 인공지능은 데이터를 통하여 직접 학습하여 일반화된 지식을 통해 문제를 접근합니다. 이렇게 되면 새로운 상황에 접하게 되어도 그 동안 쌓아온 지식을 통해 일반화된 접근을 통해 올바른 선택을 할 수 있게되죠. 이것이 우리가 지금부터 논할 머신러닝이라는 것 입니다. 이로써 우리는 과거의 인공지능으로는 풀 수 없던 여러가지 문제를 ..

마크다운(Markdown) 문법 정리

마크다운 문법 정리 마크다운 문법은 너무 쉽고 간단하지만, 매번 사용할때마다 새로운? 느낌을 받았습니다. 먼가 사용을 할때마다 내가 이 문법을 맞게 사용했나 싶기도하고, 항상 찾아보는데 불편함이 있더라구요. 그래서 이번 포스팅에서는 내가 주로 사용하는 MarkDown 문법을 작성해 저장하려고합니다. 줄을 넘기는 방법(개행) 줄을 넘기는 방법은 스페이스로 뒤에 2번이상으로 엔터를 쳐주면됩니다. 첫번째 줄 두번째 줄(스페이스 바 안침) 세번째 줄 첫번째 줄 두번째 줄(스페이스 바 안침) 세번째 줄 이렇게 수행이 됩니다. heading tag(제목) 주로 제목에 자주 사용하는 태그를 소개합니다. HTML의 heading tag는 MarkDown에서는 '#'을 활용하여 표현합니다. # this is H1 ## ..