Allen's 데이터 맛집

데이터베이스는 현대 애플리케이션의 중심이며, 이를 효율적으로 설계하고 최적화하는 작업은 시스템 성능과 데이터 관리 효율성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 이번 글에서는 데이터베이스 설계의 기본 원칙과 실무에서의 최적화 전략을 결합해 성능 좋은 데이터베이스를 구축하는 방법을 알아보겠습니다. 효율적인 데이터베이스 설계의 원칙1. 데이터베이스 설계의 중요성효율적인 데이터베이스 설계는 다음을 보장합니다:데이터 무결성: 데이터의 정확성과 일관성을 유지.성능 최적화: 빠른 데이터 검색 및 관리.유지보수 용이성: 변경 사항에 유연하게 대응.2. 설계의 핵심 원칙(1) 정규화정규화는 데이터 중복을 줄이고 데이터 무결성을 유지하는 설계 방법입니다.주요 단계:1NF (제1정규형): 테이블의 모든 열이 원자값(분할 불가능한 ..

특정 패턴 추출  정규식을 사용하면 특정 패턴의 단어를 추출할 수 있습니다. 이번에는 숫자가 포함된 단어를 추출하는 방법을 알아보겠습니다.import java.util.regex.*;import java.util.ArrayList;public class PatternWordExtraction { public static void main(String[] args) { String text = "Order123, product456, and item789 are in the list."; Pattern pattern = Pattern.compile("\\b\\w*\\d+\\w*\\b"); Matcher matcher = pattern.matcher(text); ..

딥러닝 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 중요한 기법인 드롭아웃(Dropout)에 대해 알아보겠습니다. 드롭아웃은 신경망 모델의 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 성능을 높이는 데 큰 역할을 합니다.  드롭아웃의 필요성딥러닝 모델은 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 훈련 데이터에 과적합되는 문제가 발생할 수 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 치우쳐서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하기 위해 다양한 정규화 기법이 사용되는데, 그 중 하나가 바로 드롭아웃입니다.  드롭아웃의 개념드롭아웃은 훈련 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 뉴런이나 경로에 과도하게 의존하지 않도록 하는 기법입니다. 이렇게 함으로써 모델이 더 일반적인..

데이터 변환 기술은 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 모델링하기 위해 데이터의 형태를 변경하는 중요한 프로세스입니다. 데이터 비식별화 (Data De-identification): 예를 들어, 개인 정보 비식별화를 위해 가명처리, 총계처리, 데이터 값 삭제, 범주화, 데이터 마스킹 등의 방법을 사용합니다. 평활화 (Smoothing): 데이터의 잡음을 제거하고 추세에서 벗어나는 값을 변환하는 것으로, 예를 들어 구간화, 스플라인 보간법, 이동평균, 지수평활 등이 있습니다. 집계 (Aggregation): 통계 분석을 위해 데이터를 요약 형식으로 변환하는 과정으로, 지정된 기간에 걸쳐 평균, 최소, 최대, 합계, 개수 등을 계산합니다. 일반화 (Generalization): 특정 데이터를 범용 데이터에 적..