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폭발적인 발전을 거듭하는 딥 러닝(Deep Learning)은 데이터에 존재하는 패턴을 복잡한 다계층 네트워크로 모델화하는 머신러닝의 일종이다. 딥 러닝은 문제를 모델화하는 가장 총체적인 방법이기 때문에, 컴퓨터 비전과 자�� www.itworld.co.kr 딥 러닝(Deep Learning)은 데이터에 존재하는 패턴을 복잡한 다계층 네트워크로 모델화하는 머신러닝의 일종이다. 딥 러닝은 문제를 모델화하는 가장 총체적인 방법이기 때문에, 컴퓨터 비전과 자연어 처리 같은 어려운 문제를 해결할 잠재력을 갖고 있다. 또 전통적인 프로그래밍, 기타 머신러닝 기법보다 낫다. 어렵지만 유용한 딥 러닝 딥 러닝을 이용하면 다른 방법으로는 불가능한 유용한 결과를 얻을 수 있다. 또 다른 방법보다 더 정확한 모델을 만들 ..
출처: 위키백과 강화이론 강화이론[편집] 스키너는 유기체가 어떤 행동을 한 결과가 스스로에게 유리하면 그 행동을 더 자주 하게 된다고 보았다(1953). 이때 그 행동의 결과로 주어진 것으로 행동의 빈도를 높이는 자극을 강화인(Reinforcer)이라고 하는데(Chance,1999), 이런 강화인은 일차적 강화인과 이차적 강화인으로 나누어 볼 수 있다. 먼저 일차적 강화인(Primary Reinforcer)은 유기체의 행동을 직접적으로 증가시킬 수 있는 강화인이다. 예를 들면 음식이나 물과 같은 것이 되겠는데, 당장 배고픈 유기체에게 음식으로 만족을 주는 것으로써 바로 다음 행동을 증가시킬 수 있다. 반면에 이차적 강화인(Secondary Reinforcer)은 유기체의 행동을 바로 증가시키지 못한다. ..
is a 관계의 객체화 (상속관계의 객체화) - 부모클래스로 데이터형을 선언하고 자식클래스를 생성해서 할당 하는 것이다. - 부모클래스의 변수와 메소드만 호출 할 수 있다. - 원칙적으로 자식클래스의 변수와 메소드는 호출 할 수 없다. - 자식클래스에 부모클래스에게서 Override한 메소드가 있다면 그 메소드는 호출이 가능하다. - class 뿐만 아니라 interface 등도 부모로 받을 수 있다. has a 관계(포함관계). 필드. 연관관계 - 다른 객체를 받아들여서 그 객체의 기능을 사용하는 것이다. (사람이 핸드폰을 사서 그 핸드폰의 기능을 사용하는 것) - 받아들인 객체의 자원(메소드/변수)을 사용할 수 있다. - 어떤 클래스 A가 또 다른 클래스인 B가 가진 기능을 사용하고 싶을때 B 클래스..
제 1 정규화(정규형) : 모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 한다(반복 형태가 있어서는 안됨) 제 2 정규화(정규형) : 모든 속성은 반드시 기본키 전부에 종속되어야 한다(기본키 일부에만 종속되어서는 안됨) 제 3 정규화(정규형) : 기본키가 아닌 모든 속성 간에는 서로 종속될 수 없다(속성 간 종속성 배제) PK가 중복될 수밖에 없는 상황으로 테이블을 짜 놓았을 때 한 속성에 대해 미친듯이 반복하는 데이터들을 따로 빼서 테이블로 나누는 것이다. 구루비 : 데이터 모델링 참조 제6장 데이터 모델링 - [종료]구루비 DB 스터디 - 개발자, DBA가 함께 만들어가는 구루비 지식창고! 제 6장 데이터모델링 본 장의 목적은 데이터 모델링을 다루고자 함이 아니라, 대부분의 사용자들이 정확한 모델링을 실시하..
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