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MongoDB의 16가지 데이터 유형(MongoDB Double, MongoDB 문자열, MongoDB 객체, MongoDB 배열, 범위가 있는 MongoDB 자바스크립트)에 대해 알아보겠습니다.  1. MongoDB 데이터 형식MongoDB는 JSON의 바이너리 인코딩 형식인 BSON에 문서를 저장합니다. 기본적으로 BSON이라는 이름 자체는 바이너리로 인코딩된 JSON에서 유래했습니다. BSON 데이터 형식은 JavaScript 객체를 이진 형식으로 저장할 때 사용되는 다양한 유형을 제공합니다. BSON을 사용하여 MongoDB에서 원격 프로시저 호출을 할 수 있습니다. 모든 BSON 데이터 유형은 MongoDB에서 지원됩니다. 다음은 등록된 MongoDB 데이터 유형입니다. 각 MongoDB 데이터..

* 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..

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. ..

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 ..

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..

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 ..

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..

빅 데이터 분석은 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 검사하여 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 기타 통찰력을 발견하는 프로세스입니다. 조직이 고객 행동을 이해하고, 운영을 개선하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.  빅 데이터 분석은 오늘날 비즈니스 세계에서 뜨거운 주제입니다. 디지털 중심의 세계에서 기업은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터는 고객 행동, 시장 동향 및 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 기타 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다.      1. 빅 데이터 분석이란? 빅 데이터 분석을 통해 비즈니스 요구 사항에 대한 새로운 범위의 진단 질문에 답할 수 있습니다. 더 많은 데이터와 정교한 분석을 제공하여 비즈니스 팀에..

1. 딥러닝 알고리즘이란?딥러닝 알고리즘은 예제를 통해 학습하는 스마트 시스템 역할을 하는 알고리즘 유형입니다. 이 알고리즘은 이미지, 텍스트, 비디오 또는 음성과 같은 것을 이해할 수 있는 상호 연결된 부분으로 구성된 신경망을 사용하여 인간의 행동을 모방합니다. 아이에게 동물을 인식하는 방법을 가르치고 있다고 상상해 보면 처음에는 다른 동물의 사진을 보여주고 각 동물의 이름이 무엇인지 알려줍니다. 마찬가지로, 딥 러닝 알고리즘에는 배울 수 있는 많은 예제가 표시됩니다. 예를 들어, 고양이를 인식하기 위해 "고양이"라고 표시된 많은 고양이 사진을 봅니다. 이러한 알고리즘은 예제에서 패턴을 찾아 학습합니다. 그들은 우리가 물체의 특징에 대해 생각할 수 있는 것과 유사한 방식으로 정보를 계층으로 나눕니다. ..

Deep Learning은 Machine Learning의 하위 공간이고 Machine Learning은 Artificial Intelligence의 하위 공간입니다. 따라서 계층 구조는 아래 이미지와 같은 방식입니다.    인공 지능(AI - Artificial Intelligence)는 기계가 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이에 대한 예로는 절단, 용접, 페인팅 등의 산업에서 사용되는 로봇이 될 수 있습니다. 이 로봇은 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있습니다. 한 가지 기억해야 할 점은 기계 학습과 딥 러닝이 인공 지능의 하위 집합이라는 것입니다.따라서 AI는 기계 학습으로 한 단계 더 깊이 나아갑니다. 기계학습(ML - Machine Learning)..

기계 학습(Machine Learning - ML) 모델을 개발할 때 레이블이 지정된 데이터의 품질과 세분성은 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 라벨링 방법은 주제 전문가(SME)가 모든 데이터에 수동으로 라벨을 부착하는 완전 수동부터 소프트웨어 도구가 알고리즘에 따라 라벨을 부착하는 완전 자동화에 이르기까지 광범위한 기술을 포괄합니다. 수동 라벨링은 일반적으로 최고 품질의 결과를 얻을 수 있지만 시간과 비용이 많이 들 수 있는 반면, 자동 라벨링은 더 빠르고 효율적일 수 있지만 종종 정확성이나 세분화가 희생됩니다. 실제로 프로세스 전반에 걸쳐 수동 및 자동 기술을 결합하는 하이브리드 접근 방식이 일반적으로 가장 효과적인 것으로 간주됩니다. 그리고 대규모 언어 모델(LLM)의 인기와 접근성이 높아짐에 따..

기계 학습은 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 작업을 수행합니다. 이 기술은 이제 고장 진단을 위한 데이터를 분석하고 유지 보수 솔루션의 일부로 고장을 예측하는 데 그 가치를 입증하고 있습니다.       1. 고장 진단성공적인 결함 진단은 시정 조치를 취할 수 있도록 기계가 고장난 위치를 이해하는 데 매우 중요합니다. 산업 시스템에서는 결함을 격리하고, 결함 유형을 발견하고, 그 위치를 정확히 찾아내야 합니다. 결함이 감지되면 엔지니어는 근본 원인도 파악하기 위해 노력할 것입니다. 그런 다음 결함을 수정하고 다시 발생하지 않도록 유지 보수 작업을 수행합니다. 기계 학습과 결함 진단의 통합은 결함 진단 기술의 정교함을 높이고 엔지니어가 수행하기 어려운 작업(예: 센서 또는 산업용 라우터에서 매우 많..