에이티에스, ATS

* MongoDB 기능NoSQL 데이터베이스이기 때문에 MongoDB에는 많은 훌륭한 기능이 있습니다.  작업에 도움이 될 몇 가지 MongoDB 기능에 대해 알아보겠습니다. Ad-jpc 쿼리스키마 없는 데이터베이스문서 지향인덱싱복제집합체GridFS샤딩고성능    1. Ad-hoc 쿼리일반적으로 데이터베이스의 스키마를 설계할 때 수행할 쿼리에 대해 미리 알 수 없습니다. Ad-hoc 쿼리는 데이터베이스를 구조화하는 동안 알려지지 않은 쿼리입니다. MongoDB는이 경우 매우 특별하게 만드는 Ad-hoc 쿼리 지원을 제공합니다. Ad-hoc 쿼리는 실시간으로 업데이트되어 성능이 향상됩니다.  Ad-hoc 쿼리는 예약되지 않은 데이터 쿼리로, 미리 결정되거나 미리 정의된 데이터 세트로 해결할 수 없는 질문이..

MongoDB 환경 설정은 Windows OS에서 매우 쉽습니다. 환경 설정을 수행하려면 몇 가지 간단한 단계를 따라야 합니다.Windows 아키텍처 파악MongoDB 설치 파일 다운로드MongoDB 설치MongoDB 환경 설정MongoDB 서버 접속Windows 서비스로서의 MongoDB구성 파일 만들기MongoDB 환경 설정 실행   1. Windows 아키텍처 파악MongoDB 설치 프로그램을 다운로드하기 전에 사용 중인 Windows 버전을 알아야 합니다. 시스템 아키텍처에 대해 알아보려면 명령 프롬프트를 열고 아래에 제공된 몇 가지 명령을 실행하십시오.   이 명령을 실행하면 시스템이 32비트 또는 64비트 아키텍처에서 실행 중인지 알 수 있습니다. 그런 다음 그에 따라 MongoDB 설정을 다..

MongoDB는 2000년대 중반부터 빅 데이터 애플리케이션에 사용된 수많은 비관계형 데이터베이스 기술입니다.  1. NoSQL 데이터베이스란?MongoDB는 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다. 일반적으로 "Not Only SQL"이라고 하는 NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 패러다임에서 벗어나 방대한 양의 비정형, 반정형 또는 정형 데이터를 효과적으로 관리하는 데이터베이스 시스템의 하위 집합입니다. NoSQL 데이터베이스는 스키마 유연성을 제공하여 동일한 데이터베이스 내에 많은 데이터 유형을 저장할 수 있고 사전 설정된 형식을 따르지 않고도 데이터를 저장할 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 처리하고 증가하는 데이터 요구 사항에 맞게 조정하기 위해 수평적 확장성을 위해 구축되어 여러..

업데이트 전에 TensorFlow는 Distbelief로 알려져 있습니다. 2011년에 딥 러닝 신경망을 기반으로 하는 독점 시스템으로 구축되었습니다. distbelief의 소스 코드는 수정되어 훨씬 더 나은 애플리케이션 기반 라이브러리로 만들어졌으며 곧 2015년에 TensorFlow로 알려지게 되었습니다. TensorFlow는 고성능 수치 계산을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 유연한 아키텍처를 통해 데스크톱에서 서버 클러스터, 모바일 및 에지 장치에 이르기까지 다양한 플랫폼(CPU, GPU, TPU)에 걸쳐 계산을 쉽게 배포할 수 있습니다.원래 구글의 AI 조직 내 구글 브레인 팀의 연구원과 엔지니어들이 개발한 이 제품은 머신 러닝과 딥 러닝을 강력하게 지원하며, 유연한 수치 계산 코어..

뇌가 눈이 인식하는 것을 식별하고 분류하기 위해 빠르고 효율적으로 훈련되어 뇌는 모든 것을 세밀하게 분석합니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 인간이 하는 것처럼 비디오와 이미지의 개체를 식별하고 처리할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 컴퓨터 비전은 그리 오래된 개념이 아닌 것처럼 보일 수 있지만 이미지를 숫자 그리드로 변환하는 최초의 디지털 이미지 스캐너가 발명된 1960년대 후반으로 거슬러 올라갑니다.     1. 이미지 분할(Image Segmentation)이미지에 단일 개체가 있는 경우 이미지 지역화 기술을 사용하여 해당 개체 주위에 경계 상자를 그립니다. 물체 감지의 경우 bounding boxes와 함께 레이블을 제공합니다. 따라서 각 객체가 속한 클래스와 위치를 예측할 수 있습니다.이미지..

iOS 18.1은 10월 28일에 출시될 예정인 것으로 알려졌습니다. 오늘 Apple은 개발자를 위한 iOS 18.1 베타 6을 출시했으며 iPhone 사용자를 위한 몇 가지 주목할만한 변경 사항이 포함되어 있습니다. iOS 18.1 베타 6은 현재 빌드 번호가 22B5069a인 개발자 베타 테스터가 사용할 수 있습니다. 이 업데이트는 이제 공개 베타 테스터도 사용할 수 있습니다. 베타 테스터는 설정 > 일반 > 소프트웨어 업데이트로 이동하여 iOS 18.1 베타 6을 설치할 수 있습니다. Apple은 또한 iPadOS 18.1 베타 6, macOS Sequoia 15.1 베타 5, watchOS 11.1 베타 4, tvOS 18.1 베타 4 및 visionOS 2.1 베타 4를 출시했습니다.    1...

딥 러닝과 머신 러닝은 가장 유행하는 두 가지 기술입니다. 이 기술은 종종 상호 교환하여 사용됩니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합이지만 많은 사람들이 이 두 용어를 혼동합니다.   넓은 의미에서 딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합이고 기계 학습은 인공 지능의 하위 집합입니다. AI가 가장 큰 원을 차지하고 그 다음은 기계 학습, 딥 러닝 순으로 겹치는 동심원의 연속으로 생각할 수 있습니다. 즉, 딥러닝은 AI이지만 AI는 딥러닝이 아닙니다.  딥러닝과 머신러닝의 기능별 차이점에 대해 알아보겠습니다.      1. 딥러닝과 머신러닝이란?Oxford Languages는 AI를 "일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론 및 개발"로 정의합니다. 브리태니커(Britanni..

음향 신호는 현대 기술을 사용하여 분석하면 훨씬 더 많은 것을 알려줄 수 있습니다. 말, 목소리, 코골이, 음악, 산업 및 교통 소음, 기타 유형의 음향 신호에서 인간이 들을 수 없는 통찰력을 추출하는 AI와 머신 러닝을 가지고 있습니다. 오디오 데이터를 얻고, 분석을 위해 준비하고, 최고의 예측 정확도를 달성하기 위해 올바른 ML 모델을 선택하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.    1. 오디오 분석이란?오디오 분석은 디지털 장치에서 녹음한 오디오 신호를 변환, 탐색 및 해석하는 프로세스입니다. 건전한 데이터를 이해하는 것을 목표로 최첨단 딥 러닝 알고리즘을 포함한 다양한 기술을 적용합니다. 오디오 분석은 이미 엔터테인먼트에서 의료, 제조에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 널리 채택되고 있습니다. ..

머신 러닝(ML)은 산업을 빠르게 변화시키고 있으며, 의료, 금융 및 기타 산업 전반에 걸친 운영의 초석이 되고 있습니다. 예측에 따르면 글로벌 머신러닝의 시장은 2030년까지 5,281억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 놀라운 성장 궤적은 기술 환경에서 머신 러닝의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다. 결과적으로 머신 러닝 엔지니어에 대한 수요가 증가하고 있으며 이 분야에 능숙한 개인에게 유망한 직업 경로를 제시하고 있습니다. 또한 ChatGPT와 같은 도구와 Gemini와 같은 플랫폼의 출현은 ML 및 AI가 이론적 논의를 넘어 실제 적용을 보여주는 예이며 디지털 세계에 대한 혁신적인 영향을 보여줍니다.머신 러닝의 장점과 단점에 대해 알아보겠습니다.     * 머신 러닝 언어의 장점과 단점1. ..

iPhone 15 Pro 모델에 도입되어 현재 모든 iPhone 16 모델에 탑재된 액션 버튼은 사용자가 다양한 기능에 빠르게 액세스할 수 있도록 사용자 지정 가능한 하드웨어 버튼을 제공합니다. iOS 18을 통해 Apple은 제어 센터 기능을 포함하도록 기능을 확장했으며, 이는 잠재적으로 많은 사용자에게 유용성을 증가시킬 수 있습니다.     제어 센터 기능을 액션 버튼에 할당하는 새로운 기능은 제어 센터 설정에 대한 빠른 액세스를 제공함으로써 액션 버튼을 일상적인 iPhone 사용에 더 필수적으로 만들 수 있습니다.  액션 버튼을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.iPhone에서 설정 앱을 엽니다.아래로 스크롤하여 액션 버튼을 누릅니다.컨트롤에 도달할 때까지 사용 가능한 작업을 스와이프합니다."컨트롤 ..

Machine Learning에는 시스템에 인텔리전스를 전달하는 많은 알고리즘이 있습니다. 기계 학습의 응용 분야는 매우 다양합니다. 그러한 응용 프로그램 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. 얼굴 및 기타 이미지를 인식하는 목표는 CNN(Convolutional Neural Network)이라는 특수한 유형의 신경망의 도움으로 잘 수행됩니다. 이 블로그에서는 이러한 CNN의 이면의 작업과 역사 및 응용 프로그램을 볼 수 있습니다.  일반적으로 CNN이라고 하는 onvolutional Neural Networks는 이미지를 처리하고 분류하도록 설계된 특수한 유형의 신경망입니다.  컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)은 이전 장의 일반 신경망과 매우 유사하며, 학습 가능한 가중치..

애플의 시리(Siri)와 아마존의 알렉사(Alexa)는 개인 비서라는 점 외에도 순환 신경망(Recurrent Neural Networks)을 사용해 인간의 말을 이해하고 응답을 생성한다는 공통점이 있습니다. 뿐만 아니라 거의 모든 회사에서 순환 신경망을 사용하고 있습니다.  기계 학습 분야의 의제는 다면적이며 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 명시적 프로그래밍 없이 예측 또는 결정을 내리는 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 여기에는 패턴 인식, 예측 분석, 자연어 처리(NLP), 딥 러닝 등을 포함한 다양한 작업이 포함됩니다. NLP, 시계열 분석 및 순차 데이터 처리에서 응용 프로그램의 진화는 RNN(Recurrent Neural Networks)의 개선에 의해 크게 형성되었습니다. 인간의 두뇌에서 ..

Apple은 2025년 초에 iPad Air를 새로 출시할 계획입니다. 지금까지 알려진 iPad Air의 디자인, 성능, 사양에 대해 알아보겠습니다.     1. 디자인Apple은 2024년 iPad Air의 디자인을 새로 고쳐 iPad Pro 모델에 맞는 두 가지 크기 옵션을 도입했습니다. 2025년에는 다시 11인치와 13인치 크기를 기대하고 있습니다.   2025년형 아이패드 에어 모델은 2024년형 아이패드 에어 모델과 동일한 디자인을 계속 선보일 것으로 예상되며, LCD 디스플레이를 감싸는 평평한 면과 둥근 모서리가 있는 알루미늄 섀시를 특징으로 할 것으로 예상됩니다. Apple은 생체 인증을 위한 Touch ID 전원 버튼과 USB-C 포트를 계속 포함할 것으로 예상됩니다. 디자인 변경이 없더..

1. 인공 신경망(ANN - Artificial Neural Networks)란? 인공 신경망은 가장 인기 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 인공 신경망의 발명은 1970 년대에 이루어졌지만 최근 계산 능력의 증가로 인해 큰 인기를 얻었으며 이로 인해 이제는 거의 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. 사용하는 모든 애플리케이션에서 신경망은 사용자의 참여를 유지하는 지능형 인터페이스를 구동합니다. 인공 신경망은 인간의 뇌를 모델로 한 특별한 유형의 기계 학습 알고리즘입니다. 즉, 신경계의 뉴런이 과거 데이터로부터 학습할 수 있는 것과 마찬가지로, ANN은 데이터로부터 학습하고 예측 또는 분류의 형태로 응답을 제공할 수 있습니다. ANN은 새로운 패턴을 발견하기 위해 입력과 출력 간의 복잡한 관계를 표시하는 비선..

"스위스 치즈 공장"이라고 불리는 몬스테라 델리시오사는 많은 가정에서 사랑받는 필수품이 되어 식물 애호가와 인테리어 디자이너 모두를 사로잡고 있습니다. 눈에 띄는 창틀 모양의 잎과 활발한 성장으로 유명한 이 열대 지방의 아름다움은 모든 실내 공간에 즉시 열대 지방의 느낌을 선사합니다. 몬스테라 델리시오사는 광택이 나는 하트 모양의 갈라진 잎을 가지고 있으며 비교적 관리하기 쉽습니다. 그것은 일년에 약 1-2 피트의 빠른 성장기이며 완전히 자란 성숙에 도달하는 데 약 3 년이 걸립니다.      중앙 아메리카와 남아메리카의 열대 우림이 원산지 인 몬스테라는 아로이드 가족 (Araceae)에 속하며 식용 과일을 생산하는 몇 안되는 아로이드 중 하나이지만 실내에서 꽃을 피우거나 식용 과일을 생산하는 경우는 거..

머신 러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있는 여러 머신러닝 소프트웨어가 있습니다.  신속한 프로토 타이핑과 도구 형태로 다른 언어에 추가 된 기능을 모두 용이하게하는 소프트웨어 및 도구에 대해 알아보겠습니다.  1. 텐서플로우(TensorFlow)TensorFlow는 머신러닝을 위한 무료 오픈소스 소프트웨어 라이브러리일 수 있습니다. 다양한 작업에 걸쳐 자주 사용되지만 특히 심층 신경망의 교육 및 추론에 특화되어 있습니다. Tensorflow는 지원되는 데이터 흐름 및 미분 가능한 프로그래밍인 기호 수학 라이브러리일 수 있습니다. CUDA GPU의 광범위한 인터페이스를 통해 통계적 머신 러닝 솔루션과 딥 러닝 모두의 구축을 용이하게 합니다. TensorFlow의 가장 기본적인 데이터 유형은 다차원 배열인 ..

데이터 시각화는 데이터를 그래픽으로 표현하는 데 사용되는 기술입니다. 산점도, 차트, 그래프, 히스토그램, 지도 등과 같은 요소를 사용하여 데이터를 더 이해하기 쉽게 만듭니다. 데이터 시각화를 사용하면 데이터에서 패턴, 추세 및 예외를 쉽게 인식할 수 있습니다. 이를 통해 정보와 결과를 빠르고 시각적으로 전달할 수 있습니다.인간의 뇌는 정보가 그림 형태로 표현될 때 정보를 이해하고 유지하기가 더 쉽습니다. 따라서 데이터 시각화는 데이터를 빠르게 해석하고, 다양한 변수를 검사하여 패턴에 미치는 영향을 확인하고, 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 도움이 됩니다. R 프로그래밍은 데이터 분석을 수행하고, 데이터를 표현하고, 시각화를 빌드하기 위한 내장 함수 및 광범위한 패키지와 같은 포괄적인 도구 세트를 제공..

1. R 프로그래밍 언어란?R은 1993년 뉴질랜드 오클랜드 오클랜드 대학교의 Robert Gentleman과 Ross Ihaka가 개발한 프로그래밍 언어이자 분석 도구입니다. 소프트웨어 프로그래머, 통계학자, 데이터 과학자 및 데이터 마이너가 광범위하게 사용합니다. 데이터 분석 및 비즈니스 분석에서 사용되는 가장 인기 있는 데이터 분석 도구 중 하나입니다.  의료, 학술, 컨설팅, 금융, 미디어 등과 같은 영역에서 수많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 통계, 데이터 시각화 및 기계 학습에 대한 광범위한 적용 가능성으로 인해 R에서 인증된 교육을 받은 전문가에 대한 수요가 발생했습니다.      2. R 프로그래밍 언어의 특징R의 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.항목설명무료 및 오픈 소스R은 ..

1. 데이터 마이닝이란?데이터 마이닝은 컴퓨터와 자동화를 사용하여 패턴과 추세에 대한 대규모 데이터 세트를 검색하고 이러한 결과를 비즈니스 통찰력 및 예측으로 변환하는 프로세스로 가장 일반적으로 정의됩니다. 데이터 마이닝은 데이터를 사용하여 미래의 확률을 평가하고 실행 가능한 분석을 개발하기 때문에 검색 프로세스를 넘어섭니다. 데이터 마이닝의 통계적 시작은 1763년 베이즈 정리(Bayes' Theorem)와 1805년 회귀 분석(regression analysis)의 발견으로 시작되었습니다. Turing Universal Machine(1936), 신경망의 발견(1943), 데이터베이스 개발(1970s) 및 유전 알고리즘(1975), 데이터베이스의 지식 발견(1989)을 통해 오늘날 데이터 마이닝이 무..

1. 클라우드 컴퓨팅이란?컴퓨터나 휴대폰에 이미지, 비디오, 음악 및 중요한 문서를 포함하여 많은 양의 데이터가 있다고 가정합니다. 이 모든 것들이나 큰 파일이 장치의 공간을 차지하고 있습니다. 이제 스토리지에 대한 걱정 없이 멀리 떨어진 거대하고 보이지 않는 컴퓨터에 모든 데이터를 저장할 수 있다고 잠시 가정해 보겠습니다. 이것이 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념입니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통한 데이터 스토리지, 서버, 데이터베이스, 네트워킹 및 소프트웨어와 같은 호스팅 서비스를 사용하는 것을 말합니다. 데이터는 클라우드 서비스 공급자가 유지 관리하는 물리적 서버에 저장됩니다. 컴퓨터 시스템 리소스, 특히 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 성능은 클라우드 컴퓨팅에서 사용자가 직접 관리할 필요 없이 온디맨드로..