오만하게 들릴 수 있지만, 현재의 나는 꽤 괜찮은 방향으로 성장하고 있다고 생각한다.그리고 내가 못하는 영역도 AI를 통해 빠르게 학습하여 적용할 수 있는 시대이다.기술적 격차는 점점 빠르게 메워진다.그렇다면 다음으로 키워야 할 역량은 무엇일까?내가 잘 아는 사람들과만
그들은 구조를 가졌으나, 질서를 알지 못했다. 그들은 테이블을 모델로 바꾸었다. 그러나 정규화의 철학, 쿼리 계획의 논리, 트랜잭션의 본질을 묻지 않았다.

GNN은 Graph Neural Network의 약자로, 그래프 데이터를 학습하는 알고리즘이다. 그래프는 점과 점을 잇는 선으로 이루어진 데이터 구조이다.관계나 상호작용을 나타낼 때 주로 쓰인다.그래프를 컴퓨터에서 표현하기 위해서는 주로 인접행렬이 쓰인다.ai : 노드
https://www.samsungsds.com/kr/insights/low-code-for-non-coding-developers.html현재는 기술 과도기에 와있습니다.생성형 AI의 발전에 따라 머지않아 코딩은 거의 완전 자동화가 될 것이고, UX디자이너가
1. 문제 정의 및 기획 많은 사람들이 데이터 분석을 공부할 때 피마 인디언 당뇨병 예측으로 시작한다. 나도 본격적으로 데이터 분석을 공부 해보기로 했다. 미국 애리조나주 그랜드캐년에서 사진을 찍으면 가장 잘 나오는 위치인 피마포인트는 그 지역에 살고 있는 인디언 부족 피마의 이름에서 유래한 것이다. > 피마 포인트의 경관 피닉스대 연구팀은 1979년에...
평가함수 모델을 평가하기 위해 찾아보니 위와 같은 경우가 많았다. 뭐가 뭔지 하나씩 뜯어보겠다. 혼동행렬 어떤 개인이나 모델, 검사도구, 알고리즘의 진단·분류·판별·예측 능력을 평가하기 위하여 고안된 표 코로나 19를 주제로 하여 예를 들어 보자. 어떤 사람이