[기초데이터베이스] 03. The Relational Model 관계모델의 소개 릴레이션 (Relation) 관계모델에서 데이터를 표현하는 주된 구성자. 한 릴레이션은 릴레이션 스키마와 릴레이션 인스턴스로 이루어짐. - 인스턴스 (Instance) : 테이블. 레코드라고하는 투플들의 집합. * 투플(tuples) : 특성에 대한 값들의 나열 - 스키마 (Schema) : 릴레이션의 이름, 각 필드(열 혹은 애트리뷰트)의 이름, 도메인을 명시함 SQL을 사용한 릴레이션의 생성 및 수정 데이터 정의어 (Data Definition Language, DDL) : SQL 중에서 테이블의 생성, 삭제, 수정하는 부분 - Creating Relations in SQL - Destroying and Altering Relations - Adding and Deleting Tupl.. 2022. 10. 20. [기초데이터베이스] 02. The Entity-Relationship Model ❖ Steps of ER Modeling ❖ Attribute ❖ Instance ❖ Key ❖ Integrity Constraints ❖ Participation Constraints ❖ Weak Entities ❖ Class Hierarchy ❖ Aggregation ❖ Diagrams (Class, Database, Component) ❖ N-Tuples ER Model 개체-관계(Entity-Relationship:ER) 데이터 모델은 실세계 조직체에 관한 데이터를 객체들과 그들간의 관계에 의하여 묘사하는 것 개체 (Entity) 속성(attribute)의 집합 개체집합 (Entity Set) 개체의 집합(동일한 속성을 가진 객체들의 실제 인스턴스의 모음). 각 애트리뷰트에 대해서, 가능한 값들의.. 2022. 10. 19. [기초데이터베이스] 01. Database Management Systems What Is a DBMS? 데이터 베이스 관리 시스템 Database Management System (DBMS) : 대규모의 데이터를 유지관리하고 이용하는 데에 도움이 되도록 설계된 소프트웨어임. * 데이터베이스(database) : 하나 이상의 서로 관련이 되는 조직체들의 활동을 기술하는 데이터들의 모임. 개체(entity), 개체들간의 관계(relationship)에 관한 정보를 포함할 수 있음. DB의 Structure는 사용되는 데이터 모델에 의해 결정됨. Data Models 데이터 모델(data model) 많은 저 수준의 저장에 대한 내용들을 감추고 고수준의 데이터를 기술하는 구성자들의 집합. DBMS는 사용자로 하여금 저장될 데이터를 데이터 모델에 의하여 정의할 수 있게 함. 스키마(s.. 2022. 10. 19. [비디오이미지프로세싱] 17. Convolutional Neural Networks Lecture 17 •Introduction to Deep Learning Continued.. • Layers in Convolutional Neural Networks (CNN) • Types of Layers • Fully Connected (FC), Convolution, Pooling, Softmax… Convolutional Neural Networks (CNN) 합성곱 신경망 나의첫 6장 p.236~257 밑시딥 7장 p.227~260 모두딥 16장 p. 209~240 CNN이란? CNN 쉽게 이해하기 컨볼루션 신경망은 입력된 이미지에서 다시 한번 특징을 추출하기 위해 커널(=필터, 슬라이딩 윈도)을 도입하는 기법임.(collection of layer) 새롭게 만들어진 층을 컨볼루션(합성곱.. 2022. 10. 19. [비디오이미지프로세싱] 14~16. Loss Function & Optimization, Neural Networks & Backpropagation Lecture 14 • Recap: Linear Classification • Loss Function & Optimization • Regularization • Overfitting & Underfitting • Optimization Lecture 15 • Neural Networks 신경망 • Introduction • Backpropagation 역전달(역전파) Lecture 16 •Introduction to Deep Learning • Recap: • Computational Graph • Backpropagation • Brief History • Types of Layers • Fully Connected (FC), Convolution, Pooling, Softmax… Linear Cl.. 2022. 10. 19. [비디오이미지프로세싱] 11~13. k-means, Principal Component Analysis Lecture 11 • Traditional Unsupervised Learning • Clustering method: k-means Lecture 12 • Traditional Unsupervised Learning • Principal Component Analysis (PCA) 주성분 분석 • :Dimensionality Reduction 차원 축소 Lecture 13 • Tutorials of kMeans (Image Segmentation) kMeans (Image Segmentation) k 평균 알고리즘 나의첫 4.7장 p.140~149 3차 과제 Classification(지도학습-분류)은 label 개수가 정해져있지만 Clustering(비지도학습-군집화)은 label 개수가 미리 정해.. 2022. 10. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 11 다음
