쵸코쿠키의 연습장

이 기사에서는 의사결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘 뒤에 숨겨진 아이디어를 다루며, 이 둘과 그 이점을 비교합니다. 정교한 알고리즘의 발전은 데이터가 처리되고 선택되는 방식을 완전히 바꿨습니다. 온라인 데이터가 너무 많아지면서 효율적인 해석과 의사 결정 도구가 필수적이 되었습니다. 하지만 너무 많은 옵션을 이용할 수 있기 때문에 최선의 옵션을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘 뒤에 숨겨진 아이디어는 이 블로그에서 두 가지를 비교하는 것과 함께 다뤄질 것입니다. 랜덤 포레스트 대 선택 트리의 이점에 대해서도 살펴볼 것입니다. 의사결정 트리는 트리와 같은 구조를 사용하여 목표 변수를 예측하기 위해 특징 값에 따라 데이터를 재귀적으로 분할하는 모델입니다. 알고리즘은..

이 글에서는 데이터 센터의 에너지 효율 최적화를 위한 다양한 관찰 기법과 ESG 목표 달성을 지원하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 센터는 현대적인 애플리케이션 및 서비스를 지원하기 위해 필요한 방대한 양의 데이터를 처리, 저장, 관리하는 데 필요한 인프라를 제공하기 때문에 디지털 시대에 중요한 역할을 수행하지만, 데이터 처리 능력에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 센터의 에너지 소비는 상당한 관심사가 되었습니다. 전 세계 전력 사용량의 약 1%를 데이터 센터가 소비하는 것으로 추정되지만, 디지털 트랜스포메이션 및 AI의 증가에 따라 이 숫자도 증가하여 운영 비용이 증가하고 환경에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 따라서 데이터 센터에서 에너지 효율을 달성하는 것은 다양한 산업 분야의 조직에..

이 글은 책임 있는 데이터 과학을 위한 인공지능 윤리, 알고리즘 편향, 해석 가능성 및 프라이버시 보호를 다루고 있습니다. 오늘날 데이터 중심 세계에서 인공 지능(AI) 및 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 급속한 발전은 전례 없는 기회와 도전을 가져왔다. AI 시스템이 점점 우리의 일상 생활에 통합됨에 따라 LLM 애플리케이션을 사용하는 데 수반되는 윤리적 고려 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글은 윤리적 AI 및 책임 있는 데이터 과학의 영역을 파고들어 주요 개념, 과제 및 해결책을 모색하는 것을 목표로 합니다. 해당 분야의 문헌 및 기술의 일부 문헌을 참조하여 AI 기술에 대한 신뢰, 공정성 및 투명성 함양의 중요성을 강조할 것입니다. 윤리적 인공지능의 이해 윤리적 ..

스노우플레이크 쿼리 성능 향상에 도움이 되는 다양한 최적화 기법에 대해 알아보겠습니다. 주지하는 바와 같이 스노우플레이크 테이블은 마이크로 파티셔닝되어 있어 쿼리 성능이 크게 향상되지만, 시간이 지남에 따라 대규모 데이터셋에 대한 DML 연산이 증가하여 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 경우 테이블을 클러스터링하거나 검색 최적화 서비스를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 어떤 옵션을 선택할지 결정하기 전에 가장 유익한 특정 사용 사례 및 관련 비용 영향을 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 최적화 작업이 줄어들고 유지 보수 비용이 높아질 수 있습니다. 스노우플레이크의 군집성 스노우플레이크의 클러스터링은 빅 데이터 용어의 파티셔닝과 혼동되어서는 안 됩니다. 스노우플레이크에서의 클러스터링은 마이크로..

매일 모든 리액트 개발자가 상위 6개의 리액트 개발 도구를 사용함으로써 보다 빠르고 효율적인 리액트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 사용자 인터페이스를 구축하는 데 인기 있는 자바스크립트 라이브러리인 리액트는 유연성과 성능, 재사용성 때문에 웹 개발자들 사이에서 널리 채택되고 있습니다. 리액트 애플리케이션이 복잡해짐에 따라 적절한 툴을 무기고에 구비하면 생산성이 크게 향상되고 개발 워크플로우가 간소화될 수 있습니다. 보다 우수하고 빠르고 효율적인 반응 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이 되는 반응 개발을 위한 6가지 최고의 도구에 대해 알아보겠습니다. 개발 도구 반응 React DevTools는 React 개발자에게 필수적인 도구로, React 구성 요소를 실시간으로 검사, 디버그 및 프로파일링할 수..

PostgreSQL의 무료 오픈 소스 버전은 엔터프라이즈 지원 버전입니다. 읽기/쓰기 작업량이 많은 워크로드에서도 성능을 향상시키는 방법은 다음과 같습니다. PostgreSQL은 100% 무료 오픈 소스 버전에서 엔터프라이즈 지원 데이터베이스로서의 효과를 지속적으로 강화하고 있습니다. 데이터 팀은 OS PostgreSQL에 대해 자신감을 가져야 하며 덜 다용도적이고 비용이 많이 드는 오픈 코어 Postgre 재패키징에 속지 말아야 합니다. 즉, 적절한 보완 기술 전략으로 오픈 소스 PostgreSQL을 지원하는 것은 존경받는 관계형 데이터베이스가 제공하는 가치에 지대한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 빠른 스토리지 전략으로 PostgreSQL 데이터베이스 구현을 지원하는 기업은 서버가 처리할 수 ..

인공지능 기술은 인간의 지능을 필요로 하는 활동을 할 수 있는 지능형 컴퓨터 시스템의 개발과 사용을 말합니다. 세상은 상당 부분 인공지능 (AI) 기술의 엄청난 발전으로 인해 빠르게 변하고 있습니다. 인공지능은 자율주행 자동차에서 개인 맞춤형 의료로 전반적으로 부문을 변화시키고 있습니다. 우리가 우리의 삶에서 인공지능 기술이 훨씬 더 큰 역할을 하는 미래를 향해 나아갈 때, 이 최첨단 기술이 어떻게 우리의 환경에 영향을 미치고 어떤 기회들이 앞에 놓여 있는지를 파악하는 것은 중요합니다. 두바이에는 모든 종류의 산업에 가장 적합한 (AI) 기술을 제공하는 다양한 모바일 앱 개발 회사가 있습니다. 인공지능이 어떻게 여러 부문을 바꾸고 있고 이 흥미로운 주제에 대해 미래가 무엇을 가지고 있는지 살펴볼 것입니다..

성공적인 결제 솔루션의 요소를 파악하는 논리 다이어그램을 사용하여 오픈 소스 클라우드 기반 011y 금융 결제 아키텍처를 살펴봅니다. 클라우드 네이티브 기술은 결제 서비스의 설계 방식을 변화시키고 있습니다. 2020년에는 결제 서비스의 현대화를 위해 오픈 소스 및 클라우드 네이티브 기술을 채택한 실제 구현에서 얻은 통찰력 시리즈를 제시했습니다. 시리즈는 6개의 기사로 구성되었으며 논리적이고 도식적인 것부터 발견된 다양한 사용 사례에 대한 상세 뷰까지 아키텍처 다이어그램을 다루었습니다. 제시된 아키텍처는 컨테이너, 마이크로서비스 및 Kubernetes 기반 컨테이너 플랫폼과 같은 오픈 소스 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 합니다. 이 시리즈에서 주요 누락 사항은 클라우드 네이티브 관찰 가능성에 대한 논의..

OpenAI의 ChatGPT는 빠르게 인기를 얻어 월간 이용자 수 1억 명을 달성했지만, 이용자들은 ChatGPT에 대한 과도한 의존을 피하고 인간의 판단력을 유지해야 합니다. OpenAI의 ChatGPT 출시는 부정할 수 없이 인공지능(AI)의 영역에서 새로운 시대를 열었고, 우리가 대화 에이전트와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이 단일 도구는 기술의 놀라운 발전을 보여주며, Siri 또는 Alexa와 같은 이전의 AI 챗봇과 구별되게 합니다. ChatGPT의 빠른 채택은 다양한 영역에서 증가하는 인기와 광범위한 사용의 증거입니다. 수요일 UBS의 연구에 따르면, ChatGPT는 출시 두 달 만인 지난 1월 월간 활성 사용자 수 1억 명을 달성한 것으로 추정되며, 이는 역사상 가장 빠른 속..

신속한 릴리스와 향상된 클라우드 기능은 자바가 AI와 같은 트렌드에 적응함으로써 최첨단을 유지할 수 있도록 보장하는 동시에 차세대 개발자를 위한 채택을 단순화합니다. 자바는 최근에 설립된 지 30년을 맞았으며 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로 남아 있습니다. 그러나 일부 사람들은 자바가 현대 프레임워크와 함께 파이썬과 자바스크립트와 같은 새로운 언어에 뒤쳐질 위험이 있다고 주장했습니다. Oracle CloudWorld에서 Java가 차세대 클라우드 네이티브 개발과 관련성을 유지하기 위해 어떻게 발전하고 있는지에 대한 내부자의 관점을 파악했습니다. 신속한 출시로 성능 가속화 주요 변곡점은 Oracle이 2017년부터 Java의 6개월 릴리스 주기를 빠르게 전환한 것입니다. 이러한 속도..

실제 코드 예시를 통해 Deeplearning4j, Weka, Encog 등 인기 라이브러리를 활용하여 Java, Gradle과 함께 AI 개발을 모색합니다. 인공 지능(AI)은 다양한 산업을 변화시키고 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. Python은 종종 AI 개발에 필수적인 언어로 간주되지만, Java는 AI 기반 응용 프로그램을 만드는 데 동등하게 강력한 경쟁자가 되는 강력한 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 글에서는 인기 있는 라이브러리에 대해 논의하고 코드 예제를 제공하며 엔드 투 엔드 작업 예제를 시연하여 Java와 Gradle을 AI 개발에 사용하는 방법을 탐구합니다. 인공지능 개발을 위한 자바 라이브러리 Java는 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 다음과 같은 몇 가지 강력..

Oracle CloudWorld의 기조연설에서는 클라우드와 AI를 활용하여 경험과 비즈니스 모델을 재창조하는 업계 리더들과 디지털 전환 여정에 대해 논의합니다. Safra Catz는 Oracle CloudWorld 2023에서 기업들이 어떻게 변화를 수용하고 클라우드 기술을 활용하여 디지털 방식으로 변화하고 있는지에 초점을 맞춘 영감을 주는 기조 연설을 위해 무대에 올랐습니다. 그녀는 Oracle이 어떻게 혁신과 성장을 촉진했는지를 밝히기 위해 Uber, AON, Loblaw, TIM Brazil, Emerson, First Solar와 같은 주요 조직의 IT 리더들과 통찰력 있는 토론에 참여했습니다. 우버의 슈퍼 앱 Uber CEO Dara Khosrowshahi가 처음 무대에 섰습니다. 그는 승차공유..

이 글에서는 컴퓨터 비전의 발전에 대해 자세히 알아보고, 또한 이미지 인식을 위한 딥러닝에 대해 알아봅니다. 딥 러닝은 컴퓨터 비전과 이미지 인식 분야에 혁명을 일으켜 컴퓨터가 전례 없는 정확성으로 디지털 이미지를 보고 이해할 수 있게 했습니다. 딥 러닝은 알고리즘과 데이터 기반 학습의 힘을 통해 얼굴 인식과 같은 단순한 작업을 이미지 분할 및 3D 재구성과 같은 복잡한 프로세스로 전환했습니다. 딥 러닝은 정확히 무엇이며 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 영역에서 작동 방식 딥 러닝은 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 고급 추상화를 추출하고 모델을 개선하는 것을 목표로 하는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 인간 뇌의 학습 과정을 모방한 인공 신경망을 활용하여 패턴을 인식하고 이미지에서 객체를 식별합니다. 컴퓨터..

인공지능 도구는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화함으로써 데이터 과학자들이 생산성을 극대화할 수 있도록 도울 수 있습니다. 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 데이터 과학자로서 데이터와 통찰력에 대한 생각은 한계를 뛰어넘어 흥분시킬 것입니다. 데이터 수집, 데이터 준비, 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 모델 선택 또는 모델 교육 및 평가 등 모든 것이 결국 모델 배포로 이어집니다. 모두가 수용한 AI 시대를 고려할 때, 데이터 과학자의 삶도 더 쉬워졌습니다. 반복되고 지루하며 지루한 많은 작업을 데이터 과학자의 어깨에서 덜어주는 사용 가능한 AI 도구 측면에서 더 쉽습니다. 모든 데이터 과학자가 정기적인 작업을 자동화하기 위해 노력해야 하는 AI 도구 5가지가 나열되어 있습니다. 데이터 로봇: 손안의 ..

전통적인 소프트웨어 테스트는 개발자들에게 골칫거리였습니다. 그것은 상당한 시간, 자원, 그리고 투자를 요구합니다. 그러나 인공지능의 새로운 발전은 상황을 흔들고 있습니다. 테스트는 종종 개발자들에게 골칫거리가 되어 왔습니다. 결국, 기존의 소프트웨어 테스트는 상당한 시간, 자원 및 투자를 필요로 합니다. 소프트웨어 개발자는 전체 시간의 20~50%를 테스트에 소비합니다. 재정적 관점에서만 보면 테스트는 전체 IT 예산의 23~35%를 차지합니다. 이러한 수치는 조직이 직면한 도전의 중대성을 단적으로 보여줍니다. 하지만 인공지능의 급격한 상승으로 이야기가 바뀌고 있습니다. 인공지능을 이용한 테스트 알아요. 알아요. 인공지능이 어떤 것에 혁명을 일으키는지에 대한 또 다른 강의입니다. 하지만 중요한 것은, G..

팬데믹은 사이버 보안의 약점을 부각시키고 디지털 변화를 가속화하고 있으며, 이 글에서는 이러한 교훈을 논의하고 미래의 추세를 예측합니다. 코로나19로 인한 거대한 글로벌 위기 이후 우리 모두는 삶에 익숙해지고 있습니다. 한 가지 분명한 것은, 특히 컴퓨터와 기술에 관한 한 우리의 세계는 결코 예전 같지 않을 것이라는 점입니다. 동시에 이전보다 상황을 훨씬 더 빠르게 변화시켰습니다. 교훈 재택근무는 위험할 수 있음 팬데믹으로 인한 가장 중요한 변화 중 하나는 얼마나 많은 사람들이 재택근무를 시작했느냐는 것이었습니다. 이는 기업들이 지속적으로 활동할 수 있도록 도왔고, 우리에게 많은 보안 위험을 보여주었습니다. 많은 기업들이 그렇게 많은 사람들이 원격으로 일할 준비가 되어 있지 않았으며, 이는 가정에서 사용..

이 글에서는 다양한 문자열 반전 알고리즘을 탐색하고, 접근 방식을 논의하고, 시공간 복잡성을 분석할 것입니다. 문자열 반전은 주어진 문자열에서 문자의 순서를 뒤집는 것을 수반하는 프로그래밍의 일반적인 연산입니다. 간단한 작업처럼 보일 수도 있지만 문자열 반전을 효율적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘과 기술이 있습니다. 이러한 알고리즘을 이해하는 것은 다양한 프로그래밍 맥락에서 텍스트를 조작하고 변환하는 지식을 갖추게 할 것입니다. 이 글에서는 다양한 문자열 반전 알고리즘을 탐색하고, 접근 방식을 논의하며, 시간과 공간의 복잡성을 분석하고, 특정 요구 사항에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 데 대한 통찰력을 제공합니다. 문자열 반전 알고리즘의 중요성 문자열 반전 알고리즘은 프로그래밍에 수많은 응용 프로그..

데이터를 클라우드의 객체 스토리지로 오프로드할 수 있는 Apache Kafka 3.6의 기능인 계층형 스토리지는 오픈 소스의 힘을 보여주는 대표적인 예입니다. 2022년 데이터를 클라우드의 객체 스토리지로 오프로딩할 수 있는 Apache Kafka®의 기능인 Tiered Storage에 대한 기술적 개요를 설명하면서 시작되었습니다. Tiered Storage가 이루고자 하는 바에 대한 기술적 개요를 제공하는 훌륭한 프레젠테이션이었고, 강연이 끝날 때쯤 노트북을 사용하고 S3 프로토타입 플러그인을 구현하기 시작할 정도로 많은 영감을 받았습니다. 계층형 스토리지 관심을 가져야 하는 이유 Tiered Storage는 Kafka 3.6의 가장 수요가 많은 기능 중 하나로, Kafka의 생산자나 소비자를 변경하지..

Spring Boot와 React 위에서 깨끗하고 유지보수 가능한 비즈니스 앱을 개발하고, Hilla 프레임워크를 사용하여 보다 빠르게 실행할 수 있습니다. 많은 풀스택 개발자들에게 Spring Boot와 React의 결합은 동적 비즈니스 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 요소가 되었습니다. 하지만 강력하기는 하지만 이 페어링에는 여러 가지 문제가 있습니다. 유형 관련 오류부터 협업 장애물에 이르기까지 개발자들은 종종 일상적인 문제의 미로를 탐색하게 됩니다. 이 환경을 단순화하는 것을 목표로 하는 프레임워크인 Hilla를 입력합니다. 아직 Hilla가 레이더를 통과하지 않았다면 이 기사는 Spring Boot and React를 사용할 때 제공하는 기능과 잠재적으로 개발 프로세스를 간소화할 수 있는 방법..

오픈 소스 및 엔터프라이즈 클라우드 솔루션을 개발, 비용 및 라이센스에 초점을 맞추고 있습니다. 기업은 클라우드 컴퓨팅 옵션을 결정할 때 중추적인 갈림길에 서게 됩니다. 오픈 소스 및 커뮤니티 기반 솔루션은 하나의 길을 제공하는 반면, 엔터프라이즈 솔루션은 또 다른 길을 제시합니다. 수많은 고려 사항이 작용하고 있어 부담을 느끼기 쉽습니다. 이 가이드에서는 클라우드 인프라 의사 결정 프로세스를 조정하는 데 도움이 되는 명확한 차이를 제공하여 경로를 조명하고자 합니다. 라이센스 유형 및 고려 사항 우선 라이센스의 복잡성을 해결하는 것으로 시작합니다: 오픈 소스 라이센스: GPL(GNU General Public License), MIT 또는 Apache License 등이 그 예입니다. 이 라이센스들은 단..