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스키마(Schema) : 데이터베이스의 구조와 제약조건, 개체 사이에 존재하는 관계 등 전반적인 명세를 기술한 것으로 DB내에 어떤 구조로 데이터가 저장되는 가를 확인할 수 있다.
개인의 입장에서 필요로 하여 사용자가 SQL을 사용해서 DB를 사용하는 외부스키마(서브스키마),
전체적인 논리적 구조로서 조직 전체의 데이터베이스를 개념 스키마(단순한 스키마일 경우), 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조의 내부스키마, 이 3가지로 나뉜다. -
FDS(Fraud Detection System) : 이상거래탐지시스템으로 전자금융 거래시 위치정보나 평소 거래패턴, 고객접속환경, 기존 통계 자료등을 수집 및 분석해 이상 금융 거래를 차단하는 기술이다.
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커널(Kernel) :
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Epoch(에포크) : 훈련 데이터셋에 포함된 모든 데이터들이 한 번씩 모델을 통과한 횟수로, 모든 학습 데이터셋을 학습하는 횟수를 의미한다.
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CPU : 마이크로프로세서 혹은 중앙처리장치라 부르며 흔히 컴퓨터에서 데이터를 처리하는 장치로 사용되며 요즘은 다양한 기계제품(밥솥, 세탁기 등)에서도 제어용 장치로 사용됩니다.
- GPU : 그래픽 카드의 핵심부품으로 3D 그래픽의 다양한 효과(입체감, 광원 등)를 CPU 혼자서는 처리하기 힘들기 때문에 그래픽 연산 처리를 위해 개발되었습니다.
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TPU : google이 2016년에 발표한 데이터 분석 및 딥러닝용 하드웨어입니다. 처음 나왔을 당시에는 학습된 런닝머신을 활용하여 연산을 진행했지만 더 발전하여 스스로 학습 및 실행을 가능할 정도로 발전하였습니다.
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개체-관계 모델(ERD,Entity Relationship Model) : 말로서 되어있는 요구분석사항을 그림으로 그려내어 그 관계를 도출하는 것이다. 데이터 모델링 분야에서 "개체-관계 모델" 이란 구조화된 데이터에 대한 일련의 표현이다.
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API(Application Programming Interface) : 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스로 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록, 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 뜻한다.
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메타러닝 : 주어진 데이터와 환경만으로 스스로 학습하는 인공지능 시스템을 말한다. 자신이 뭘 알고 모르는지, 자신의 행동이 어떤 결과를 불러올지에 대해 아는 "메타인지"로부터 파생된 개념으로 기존에 학습했던 정보와 알고리즘을 새로운 문제에 적용해 해결하는 학습방식
KPI(Key Performance Indicator) : '핵심성과지표'라는 뜻으로 개인이나 조직이 목표를 달성하기 위해 성과를 객관적으로 평가하는 핵심적인 기준 또는 척도
