SQL(Structured Query Language) 1) 테이블 생성 CREATE TABLE 테이블명( 학번 INTEGER NOT NULL, 이름 TEXT, PRIMARY KEY(학번) * 테이블명, 속성은 띄어쓰기를 하지 않는다. * PRIMARY KEY는 각각 고유한 값을 가지며 또한 NULL 값을 가질 수 없다. 2) 데이터 입력 (속성, 속성값) INSERT INTO 테이블명 VALUES (123, 456, ‘가나다’); * 문자형 데이터(TEXT)는 ' '(작은따옴표) 표시 3) 테이블 전체 검색 SELECT * FROM 테이블명; * ‘ * ’은 테이블 전체(all) 검색 4) 테이블 특정 속성 검색 SELECT 속성이름 FROM 테이블명; 5) 테이블 특정 속성값 검색 SELECT 속성이..

- 머신러닝의 학습 방법 : 지도학습 / 비지도학습 음성 및 텍스트 분석(자연어 처리) / 컴퓨터비전(이미지 분석) - 인공지능과 머신러닝 : 인공지능 → 머신러닝 → 딥러닝 / 회귀분석 / K-Means / K-NN / 의사결정트리 - 머신러닝 : 학습에 의해 자동으로 규칙(특징, 패턴)을 찾아 원하는 결과를 출력(예측 및 분류)하는데 활용할 수 있는 인공지능 알고리즘 대규모 데이터에서, 기계가 자동으로, 중요한 패턴과 규칙을 학습하고(찾아내고), 예측(분류) 등을 수행하는 기술 - 학습 : 많은 데이터로부터 일반적인 규칙을 찾아내는 것, 많은 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 특징을 찾아내는 것. - 머신러닝 알고리즘 : 1) 지도학습 : 정답을 알려주고 학습(입력-정답 쌍이 필요) 회귀 : 출력이 ..

빅데이터의 ‘빅(Big)’ 꼭 큰 사이즈를 의미하는 것은 아님. > 스몰 데이터라고 해도 가치를 보여줄 수 있다. - 빅데이터 매우 많은 양의 데이터가 빅데이터의 전제 조건은 아니다. 데이터 양에 관계없이 데이터로부터 정보를 뽑아 내서 활용할 수 있다면 가능 사용 목적에 따라 모든 데이터가 필요하지 않을 때가 많다. 빅데이터, 많은 양의 데이터를 축적하는 것이 핵심인 경우가 많다. - 빅데이터의 정의(개념) 다양한 종류의 데이터에서 가치를 추출하는 일 데이터의 수집, 분석, 가시화를 지원하도록 고안된 기술 및 프로세스. - 빅데이터의 특징 : 3V Volume : 데이터의 집합의 대규모 Variety : 데이터의 형식(유형)이 다양 Velocity : 데이터 생성, 처리 속도가 빠름 다양한 종류의 데이터..