Computer Science/DeepLearning
[adsp 핵심요약] 1과목 : 데이터 이해
제1장 데이터의 이해 제1절 데이터와 정보 정성적 데이터 정량적 데이터 암묵지 형식지 DIKW 피라미드 Wisdom 근본원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어 Knowldge 패턴을 이해하고 예측한 결과물 Information 패턴을 인식하고 의미를 부여한 결과물 Data 형식을 불문하고, 타 데이터와 상관관계가 없는 가공전의 순수한 수치나 기호 제2절 데이터베이스 정의와 특징 데이터 베이스의 정의 데이터베이스의 특징 통합된(integrated) 데이터 저장된(stored) 공용(shared) 변화되는(changeable) 제3절 데이터베이스 활용 제2장 데이터의 가치와 미래 제1절 빅데이터의 이해 제2절 빅데이터의 가치와 영향 제3절 비즈니스 모델 제4절 위기 요인과 통제 방안 제5..
대표적인 Deep Neural Network 아키텍처 분석
I. 소개 이 논문은 최첨단 이미지 인식을 위해 제안 된 대부분의 심층 신경망 (DNN)에 대한 심층 분석을 제공합니다. 각 DNN에 대해 인식 정확도(accuracy), 모델 복잡성(model complexity), 계산 복잡성(computational complexity), 메모리 사용(memory usage) 및 추론 시간(inference time)과 같은 여러 성능 지표가 관찰됩니다. 가장 중요한 사실은 다음과 같습니다. i) 연산 횟수가 증가해도 인식 정확도는 증가하지 않습니다. ii) 모델 복잡성과 정확성 사이에는 선형 관계가 없다. iii) 원하는 처리량은 달성 가능한 정확도에 상한을 두며 iv) 모든 DNN 모델이 동일한 수준의 효율로 매개 변수를 사용하는 것은 아닙니다. v) 거의 모든..
[sqld] sql 개발자
I. 데이터 모델링의 이해 1장 데이터 모델링의 이해 1. 데이터 모델의 이해 2. 엔터티 (Entity) 3. 속성 (Attribute) 4. 관계 (Relationship) 5. 식별자 2장 데이터 모델과 성능 1. 성능 데이터 모델링의 개요 2. 정규화와 성능 3. 반정규화와 성능 4. 대량 데이터에 따른 성능 5. 데이터베이스 구조와 성능 6. 분산 데이터베이스와 성능 II. SQL 기본 및 활용 1장 SQL 기본 1. 관계형 데이터베이스 개요 2. DDL(DATA DEFINITION LANGUAGE) 3. DML(DATA MANIPULATION LANGUAGE) 4. TCL(TRANSACT10N CONTROL LANGUAGE) 5. WHERE 절 6. 함수 UNCT10N) 7. GROUP BY,..
[adsp] 데이터분석 준전문가
1과목. 데이터 이해 제1장 데이터의 이해 제1절 데이터와 정보 제2절 데이터베이스 정의와 특징 제3절 데이터베이스 활용 제2장 데이터의 가치와 미래 제1절 빅데이터의 이해 제2절 빅데이터의 가치와 영향 제3절 비즈니스 모델 제4절 위기 요인과 통제 방안 제5절 미래의 빅데이터 제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 제1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트 제2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 제3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 2과목. 데이터 분석 기획 제1장 데이터 분석 기획의 이해 제1절 분석 기획 방향성 도출 제2절 분석 방법론 제3절 분석 과제 발굴 제4절 분석 프로젝트 관리방안 제2장 분석 마스터 플랜 제1절 마스터 플랜 수립 프레임 워크 제2절 분석 거버넌스 ..
텐서플로우 버전별 정리
나의 컴터 사양 OS: window 10 64bit CPU: intel core i7 7700 GPU: GTX 1080 Ti (compute capability 6.1) Python: 3.6.2 tensorflow-gpu: 1.8 CUDA: 9.2 cuDNN: 7.2.1 keras: 2.1.6 Anaconda3: 4.4.0 pycham 18.2.2 출처: https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems