나만의 깍두기판

[1] 핵심 데이터 개념 살펴보기1. 핵심 데이터 개념 살펴보기1) 데이터란?- 의사 결정에 사용되는 숫자, 설명 및 관측값과 같은 팩트의 모음 2) 데이터의 분류- 정형데이터: 일반적으로 DB에서 행과 열로 표시되는 테이블 형식의 데이터. 테이블이 있는 DB를 관계형 DB라고 함- 반정형데이터: 관계형 DB에는 없지만 일부 구조를 갖춘 정보. '키-값' 저장소는 행과 열의 개수가 자유롭다는 점을 제외하면 관계형 DB와 유사함. ex) JSON 형식으로 저장된 문서- 비정형데이터: 오디오 및 비디오 파일, 바이너리 파일 등 3) 프로비저닝: 데이터베이스 서버를 설정하는 작업. 서비스 공급자가 서비스를 만들고 구성하기 위해 수행하는 일련의 작업을 실행하는 동작. 서비스를 사용하려면 먼저 서비스를 프로비저닝..

AI란? 인간의 행동과 기능을 모방하는 소프트웨어를 만드는 것- 기계 학습 - 이것은 종종 AI 시스템의 기초이며, 예측하고 데이터에서 결론을 도출하기 위해 컴퓨터 모델을 "가르치는" 방법입니다.- 변칙 검색 - 시스템에서 오류 또는 비정상적인 활동을 자동으로 감지할 수 있는 기능입니다.- 컴퓨터 비전 - 카메라, 비디오 및 이미지를 통해 세계를 시각적으로 해석할 수 있는 소프트웨어 기능입니다.- 자연어 처리 - 컴퓨터가 서면 또는 음성 언어를 해석하고, 동일하게 응답할 수 있는 기능입니다.- 대화형 AI - 대화에 참여하는 소프트웨어 에이전트의 기능입니다.  기계 학습 이해- 기계 학습은 AI 솔루션 대부분의 토대.- 기계 학습을 사용하여, 어려운 문제를 해결하는 방법에 대한 실제 예제.- 지속 가능한..

5개의 학습 경로, 16개 모듈Azure에서 인공지능 시작(1개 모듈)애저 머신 러닝을 사용하여 코드 없는 예측 모델 만들기(4개 모듈)Microsoft Azure에서 컴퓨터 비전 살펴보기(6개 모듈)자연어 처리 살펴보기(4개 모듈)대화형 AI 살펴보기(1개 모듈)Machine Learning(ML) 및 인공지능(AI) 개념과 관련한 Microsoft Azure 서비스에 대한 기초 지식을 물어보는 시험이다.일반적인 ML 및 AI 워크로드에 대한 지식과 Azure에서 이들을 구현하는 방법을 알고 있어야 한다.  시험 범위AI 워크로드 및 고려사항(15-20%)Azure에서 머신 러닝의 기본 원리 설명(30-35%)Azure에서 Computer Vision 워크로드의 특징 설명(15-20%)Azure에서 N..

시멘틱 태그(semantic tag)- 의미가 있는 태그들로, html 문서 내의 가독성 개선과외부 검색 엔진(SEO)에도 내 문서 내의 어떤 부분이 메인인지 보여줄 수 있도록최적화 시켜줄 수 있는 부분을 담당한다.또한 개발자의 유지보수 및 웹페이지를 시각적이 아니라, 음성으로 읽어주는'스크린리더'를 이용하거나 웹 접근성에 유용하다. 시멘틱 태그의 종류- header: 상단, 헤더를 의미한다.- nav: 메뉴, 내비게이션을 의미한다.- section: 여러 중심 내용을 감싸는 공간을 의미한다.- main: 내용의 중심을 의미한다.- article: 글자가 많이 들어간 부분을 의미한다.- aside: 사이드에 위치하는 공간을 의미한다.- footer: 하단, 푸터를 의미한다. form 태그- 폼은 사용자가..

서버와 클라이언트- 클라이언트: 서버에게 요청하는 대상- 서버: 요청받은 서비스를 응답해주는 대상서비스는 회원이 이용할 수 있는 기능들을 서비스라고 한다.서버는 하나의 컴퓨터이다. 웹 브라우저- 요청과 응답이 일어나는 장소 웹 브라우저(web browser)- 사용자의 요청에 맞는 주소로 찾아가서 인터넷 컨텐츠(문서, 그림, 멀티미디어, 파일 등)을 검색 및 열람 후 사용자에게 응답하기 위한 프로그램의 총칭이다.- 주요 웹브라우저: 모질라 파이어폭스, 구글 크롬, 마이크로소프트 엣지, 오페라, 사파리 등이 있다. 프로토콜(protocol): 통신 규약- 사람끼리 소통할 때 서로 이해할 수 있는 공용어를 사용해야 하듯이 컴퓨터끼리도 공용어를 사용해야 한다.- 이러한 공용어를 원활하게 통신하기 위해서 필요한..