Convolution Neural Network 을 활용하여 데이터스트림 개념 변화 검출
기존의 데이터 마이닝 방법들은 입력되는 데이터들이 고정된 상황에서 데이터들의 경향을 미리 파악한 뒤, 파악한 경향성을 바탕으로 이후의 동작을 수행하는 경우가 많다. 특히 데이터스트림 환경의 경우, 기존의 데이터들과 다른 새로운 경향성을 가진 데이터가 입력되면 새롭게 입력되는 데이터의 경향을 제대로 반영하지 못하여...
covariate shift 는 ML 에서 종종 마주치는 특수한 형태의 데이터 변화를 의미한다.
If we have a data set consisting of the values a_{1},a_{2},\ldots,a_{n}, then the arithmetic mean A is defined by the formula:
variance 는 평균에서 얼마나 벗어난 것인지의 정도를 측정한 값이다.
Data Bias 란 수집된 학습 데이터의 분포가 이상적인 테스트 데이터의 분포와 다른 것을 의미한다.
데이터를 만들어내는 확률분포가 시간에 따라 변하는 상황을 말한다. 반대로 분포가 시간이 지나도 그대로면 stationary 다.
모든 Search key 에 대한 index record 를 보유할 때
row based storage 는 일반적인 관계형 데이터베이스 테이블의 저장 방식으로, 각 행 (row) 마다 단일 레코드의 필드값이 저장된다.
관계 데이터 모델에서 relation 에 포함된 tuple 들을 유일하게 구별해주는 역할 Key 의 종류 Super Key (슈퍼키) candidate Key (후보키) Alternate Key (대체키) 기본키 외래키
샤딩은 대규모 데이터를 여러 개의 작은 데이터 단위로 나누어 저장하는 기술을 의미합니다. 이 방식은 특히 하나의 데이터베이스에 모든 데이터를 저장하기에는 너무 클 때 사용됩니다. 샤딩을 통해 데이터를 분산하여 저장함으로써, 각 노드에서 처리해야 할 데이터 양이 줄어들고, 그 결과 더 빠른 트랜잭션 속도를 얻을 수...