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2024년 9월 28일 (토)
새글 23:14 | N-fold 교차 검증 차이역사 +2,304 핵톤 토론 기여 (새 문서: '''N-fold Cross-Validation''' N-fold 교차 검증은 '''데이터셋을 N개의 부분으로 나눈 후, 그중 하나를 테스트 세트로, 나머지를 훈련 세트로 사용해 모델을 평가하는 방법'''이다. 이 과정을 N번 반복하며, 각 부분이 한 번씩 테스트 세트로 사용된다. 마지막에 N번의 평가 결과를 평균하여 모델의 성능을 측정한다. == 설명 == N-fold 교차 검증은 모델의 '''일반화 성능'''을 평가...) |
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21:17 | (사용자 만들기 기록) [Yrytexe; Yhovebep; Uranuj; Ajamijiqe] | |||
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21:17 Yhovebep 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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14:04 Ajamijiqe 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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08:46 Yrytexe 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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08:46 Uranuj 토론 기여 계정이 생성되었습니다 |
2024년 9월 27일 (금)
23:50 | 베이즈 정리 차이역사 +239 핵톤 토론 기여 |
새글 23:49 | 기저율 차이역사 +2,125 핵톤 토론 기여 (새 문서: '''Base Rate''' 기저율은 특정 사건이나 상태가 발생할 확률을 나타내는 기본적인 통계값이다. 이는 별다른 추가 정보 없이 주어진 집단 내에서 해당 사건이 발생할 확률을 나타낸다. == 특징 == 기저율은 종종 의사결정 과정에서 무시되거나 간과되기 쉬운 값이다. 특히 개인적이거나 특수한 정보에 더 큰 비중을 두는 경향이 있을 때 기저율은 잘못 해석되거나 왜곡...) |
23:45 | 사용자 만들기 기록 Atoheweb 토론 기여 계정이 생성되었습니다 |
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00:23 | 데이터베이스 2개 바뀜 역사 +126 [SOLO (2×)] | |||
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00:23 (최신 | 이전) +32 SOLO 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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00:22 (최신 | 이전) +94 SOLO 토론 기여 태그: 시각 편집 |
00:20 | 데이터베이스 무결성 차이역사 +1,583 SOLO 토론 기여 |
2024년 9월 26일 (목)
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15:20 | (사용자 만들기 기록) [Marketing Analysis; Agobeve] | |||
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15:20 Marketing Analysis 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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01:52 Agobeve 토론 기여 계정이 생성되었습니다 |
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13:45 | 데이터베이스 무결성 2개 바뀜 역사 +1,969 [SOLO (2×)] | |||
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13:45 (최신 | 이전) +111 SOLO 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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13:43 (최신 | 이전) +1,858 SOLO 토론 기여 태그: 시각 편집 |
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새글 13:44 | 데이터베이스 사용자 정의 무결성 2개 바뀜 역사 +2,152 [SOLO (2×)] | |||
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13:44 (최신 | 이전) +68 SOLO 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
새글 |
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12:44 (최신 | 이전) +2,084 SOLO 토론 기여 (새 문서: '''User-Defined Integrity''' 사용자 정의 무결성은 비즈니스 또는 애플리케이션의 특정 요구사항에 따라 정의되는 규칙으로, 데이터의 무결성을 유지하기 위해 사용자나 개발자가 설정하는 제약조건이다. 이 무결성 유형은 데이터베이스의 기본적인 제약조건과는 다르게, 각 조직의 비즈니스 로직이나 정책에 맞추어 맞춤형으로 설정된다. == 특징 == '''비즈니스 규칙 기...) 태그: 시각 편집 |
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새글 12:38 | 데이터베이스 도메인 무결성 2개 바뀜 역사 +2,259 [SOLO (2×)] | |||
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12:38 (최신 | 이전) +94 SOLO 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
새글 |
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12:32 (최신 | 이전) +2,165 SOLO 토론 기여 (새 문서: '''Domain Integrity''' 도메인 무결성은 데이터베이스에서 각 속성(열)이 가질 수 있는 값의 범위와 유형을 정의하여, 유효한 데이터만 입력될 수 있도록 보장하는 규칙이다. 도메인 무결성은 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 유지하는 데 필수적이다. == 주요 요소 == 도메인 무결성은 각 데이터 열에 대해 허용되는 값의 집합을 정의하며, 이는 데이터 유형, 길이,...) 태그: 시각 편집 |
새글 12:29 | 데이터베이스 참조 무결성 차이역사 +2,472 SOLO 토론 기여 (새 문서: '''Referential Integrity''' 참조 무결성은 데이터베이스에서 외래 키(foreign key)가 다른 테이블의 주 키(primary key)와 일관되게 연결되어 있어야 함을 보장하는 규칙이다. 이는 데이터 간의 관계가 올바르게 형성되고, 데이터의 무결성을 유지하는 데 필수적인 요소이다. * 참조 무결성은 데이터베이스의 데이터 간의 관계를 명확히 하여 데이터의 일관성을 유지하는 데 중...) |
새글 12:13 | 데이터베이스 키 무결성 차이역사 +2,349 SOLO 토론 기여 (새 문서: '''Key Integrity''' 키 무결성은 데이터베이스에서 주 키(primary key)와 외래 키(foreign key)가 올바르게 정의되고 일관되게 유지되는 것을 보장하는 규칙이다. 키 무결성은 데이터베이스에서 데이터 간의 관계를 정확히 유지하는 데 중요한 요소로, 주 키와 외래 키의 유일성과 참조를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 보장한다. 이러한 규칙을 올바르게 설정하고 유지함으...) |
새글 12:01 | 데이터베이스 개체 무결성 차이역사 +1,626 SOLO 토론 기여 (새 문서: '''Entity Integrity''' 개체 무결성은 데이터베이스에서 각 개체(레코드)가 고유하게 식별될 수 있도록 보장하는 규칙이다. 개체 무결성은 데이터베이스의 기본적인 무결성 원칙 중 하나로, 각 레코드가 독립적으로 식별될 수 있도록 보장하는 중요한 메커니즘이다. 주 키를 적절히 설정하고 NULL 값을 금지함으로써 데이터베이스의 정확성과 일관성을 유지하는 데 기여...) |
2024년 9월 25일 (수)
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19:34 | (사용자 만들기 기록) [Uwicuxe; Elumax] | |||
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19:34 Elumax 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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00:30 Uwicuxe 토론 기여 계정이 생성되었습니다 |
새글 11:54 | 데이터베이스 중복 차이역사 +3,177 SOLO 토론 기여 (새 문서: == 통제된 중복 == '''Controlled Redundancy''' 통제된 중복은 데이터베이스에서 성능 향상, 데이터 검색 속도 개선 또는 데이터 무결성을 보장하기 위해 의도적으로 중복을 도입하는 경우입니다. 이 경우 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 중복을 관리하여 데이터 일관성을 유지합니다. 중복은 데이터베이스 설계 단계에서 계획된 것이며, 외래 키(foreign key)나 트리거(trigger...) |
새글 10:08 | SDK 차이역사 +2,370 핵톤 토론 기여 (새 문서: '''Software Development Kit''' '''SDK'''는 특정 소프트웨어 플랫폼이나 프로그래밍 언어를 사용하여 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 도구, 라이브러리, 문서, 코드 샘플 등을 포함한 패키지이다. SDK는 개발자가 해당 플랫폼에서 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고, 특정 기능을 쉽게 구현할 수 있게 해준다. == SDK의 구성 요소 == * '''라이브러리''': 특정 기능이나 API를...) |
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새글 09:58 | CUDA 3개 바뀜 역사 +12,077 [핵톤 (3×)] | |||
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09:58 (최신 | 이전) +5,774 핵톤 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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09:44 (최신 | 이전) +54 핵톤 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
새글 |
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09:43 (최신 | 이전) +6,249 핵톤 토론 기여 (새 문서: '''CUDA'''(Compute Unified Device Architecture)는 '''NVIDIA'''가 개발한 '''병렬 컴퓨팅 플랫폼'''이자 프로그래밍 모델로, **GPU(Graphics Processing Unit)**를 활용해 일반적인 연산을 가속화하는 기술이다. 주로 고성능 연산이 필요한 AI, 머신러닝, 딥러닝, 과학 시뮬레이션, 그래픽 처리 분야에서 사용된다. CUDA를 사용하면 GPU의 '''다중 코어'''를 이용해 대규모 병렬 연산을 수행할 수 있...) 태그: 시각 편집 |
새글 09:46 | 그래픽 처리 장치 차이역사 +3,262 핵톤 토론 기여 (새 문서: '''G'''raphics '''P'''rocessing '''U'''nit '''GPU'''는 주로 그래픽 연산을 수행하기 위해 설계된 프로세서로, 대량의 데이터 처리를 병렬로 수행할 수 있는 능력이 특징이다. 원래는 3D 그래픽스를 렌더링하기 위해 개발되었지만, 현재는 다양한 분야에서 범용적으로 사용되고 있다. GPU는 특히 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 분석 등에서 중요한 역할을 하고...) |
새글 09:23 | 메모리 내 처리 차이역사 +2,129 핵톤 토론 기여 (새 문서: '''PIM(Processing-In-Memory)''' '''메모리 내 처리'''는 데이터 처리와 메모리 저장을 통합한 기술로, 전통적인 컴퓨터 아키텍처에서 발생하는 '''메모리 병목 현상'''을 해결하기 위한 접근법이다. 일반적인 시스템에서는 '''프로세서(연산)'''과 '''메모리(저장)'''가 분리되어 있어, 데이터를 메모리에서 가져와 프로세서에서 처리한 후 다시 메모리에 저장하는 과정에서 병...) |
새글 09:18 | 메모리 내 연산 차이역사 +38 핵톤 토론 기여 (메모리 내 처리 문서로 넘겨주기) |
2024년 9월 24일 (화)
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11:37 | (사용자 만들기 기록) [Uvekexy; Abetedeli] | |||
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11:37 Uvekexy 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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04:20 Abetedeli 토론 기여 계정이 생성되었습니다 |
2024년 9월 23일 (월)
새글 12:27 | 탈중앙화 애플리케이션 차이역사 +1,398 파네라 토론 기여 (새 문서: '''Decentralized Application, DApp''' 탈중앙화 애플리케이션은 블록체인 등 탈중앙화 네트워크에서 동작하는 응용 프로그램으로을 말한다. 중앙 집중식 서버나 관리 기관 없이 운영되는 것이 특징이다. 전통적인 애플리케이션과 달리, 탈중앙화 애플리케이션은 스마트 계약을 사용하여 사용자 간의 상호작용을 자동화하고, 데이터는 블록체인 등 탈중앙화 네트워크에 분...) |
새글 06:35 | 토렌트 InfoHash 차이역사 +371 파네라 토론 기여 (새 문서: * 파일의 메타데이터를 기반으로 생성된 SHA-1 해시값으로, 특정 파일을 식별하는 고유한 값이다. * 사용자는 원하는 파일의 InfoHash를 알고 있어야 하며, 이 값은 일반적으로 '''마그넷 링크''' 또는 '''.torrent''' 파일에서 얻을 수 있다. == 같이 보기 == * 토렌트 * 분산 해시 테이블) |
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새글 06:22 | 토렌트 2개 바뀜 역사 +11,250 [파네라 (2×)] | |||
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06:22 (최신 | 이전) −419 파네라 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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06:21 (최신 | 이전) +11,669 파네라 토론 기여 (새 문서: '''Torrent''' 토렌트는 P2P (Peer-to-Peer) 네트워크를 통해 파일을 분산 공유하는 시스템의 프로토콜이자 해당 프로토콜에서 이용하는 파일이다. 중앙 서버에 의존하지 않고, 네트워크에 연결된 여러 사용자들이 파일의 일부 또는 전체를 서로 공유하여 다운로드 및 업로드를 수행한다. == 역사 == 토렌트 기술의 역사는 '''2001년'''으로 거슬러 올라간다. 당...) 태그: 시각 편집 |
06:00 | P2P 차이역사 −146 파네라 토론 기여 |
2024년 9월 22일 (일)
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10:48 | (사용자 만들기 기록) [Ukylaj; Ivohawa] | |||
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10:48 Ivohawa 토론 기여 계정이 생성되었습니다 | ||||
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06:29 Ukylaj 토론 기여 계정이 생성되었습니다 |
새글 09:28 | 목표 변수 차이역사 +1,466 파네라 토론 기여 (새 문서: '''Target Variable''' 목표 변수는 지도 학습에서 모델이 예측하고자 하는 값, 즉 최종 출력 또는 결과를 나타내는 변수이다. 이는 입력 데이터(Input)와 연결된 정답(Label)으로, 모델이 학습을 통해 추정하거나 예측하려는 대상이 된다. '''지도 학습에서 목표 변수의 역할:''' * '''훈련 과정'''에서 모델은 입력 변수(Feature)와 목표 변수 간의 관계를 학습한다. * '''예측 과정...) |
새글 09:25 | 지도 학습 차이역사 +5,075 파네라 토론 기여 (새 문서: '''Supervised Learning''' 지도 학습은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 기반으로 모델을 학습시키는 '''기계 학습''' 방법이다. 목표는 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측할 수 있도록 모델을 훈련하는 것이다. 주로 예측에 사용되므로 예측 모델(Predictive Model)이라고도 한다. 지도 학습은 정확한 레이블이 있는 데이터가 필요하므로, 데이터...) |
새글 04:14 | 탈중앙화 네트워크 차이역사 +1,280 SOLO 토론 기여 (새 문서: '''Decentralized Architectures''' 탈중앙화 네트워크란 중앙화된 서버 없이 분산된 노드가 서버 역할을 수행하여 구성되는 네트워크를 말한다. '''탈중앙화 아키텍처는 계산 작업을 단일 중앙 서버가 아닌 여러 서버와 같은 유닛에 분산시킨다:''' * 이러한 분산된 서버 또는 마스터 노드 각각은 다른 노드들과 독립적으로 상호작용한다. * 만약 하나의 마스터 노드가 장애...) |