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Chap05 - 조인, JOIN이전 포스팅에서는 T-SQL의 데이터 형식(타입)과 시스템함수에 대해 살펴보았다. 이번 포스팅에서는 SQL Server에서 제공하는 INNER JOIN 과 OUTER JOIN 그리고 UNION/EXCEPT/INTERSECT에 대해 살펴보도록 하자.이번 포스팅에서 이루어지는 실습은 Chap03-1.Transact-SQL 기본에서 생성한 sqlDB를 사용하기 때문에, 먼저 해당 링크를 통해 sqlDB를 생성해야 한다.Goals조인(Join)이 무엇인지에 대해 알아본다.조인의 종류 INNER/OUTER/CROSS/SELF 조인에 대해 알아본다.UNION/UNION ALL/EXCEPT/INTERSECT에 대해 알아본다. 1. 조인(Join)이란조인(Join)이란 두 개 이상의 테이..

이번 포스팅은 핸즈온 머신러닝 교재를 가지고 공부한 것을 정리한 포스팅입니다. 08. 오토인코더 - Autoencoder 저번 포스팅 07. 순환 신경망, RNN에서는 자연어, 음성신호, 주식과 같은 연속적인 데이터에 적합한 모델인 RNN, LSTM, GRU에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 딥러닝에서의 비지도 학습(unsupervised learning)이라고 할 수 있는 오코인코더(autoencoder)에 대해 알아보도록 하자. 1. 오토인코더 란?오토인코더(Autoencoder)는 아래의 그림과 같이 단순히 입력을 출력으로 복사하는 신경망이다. 어떻게 보면 간단한 신경망처럼 보이지만 네트워크에 여러가지 방법으로 제약을 줌으로써 어려운 신경망으로 만든다. 예를들어 아래 그림처럼 hidden lay..

Chap04. 데이터 형식, 시스템 함수이전 포스팅에서는 SELECT, INSERT/UPDATE/DELETE에 대해 살펴보았다. 이번 포스팅에서는 SQL Server에서 제공하는 데이터 형식과 변수의 사용, 데이터 형식과 관련된 함수에 대해 살펴보도록 하자. 이번 포스팅에서 이루어지는 실습은 Chap03-1.Transact-SQL 기본에서 생성한 sqlDB를 사용하기 때문에, 먼저 해당 링크를 통해 sqlDB를 생성해야 한다. 1. SQL Server의 데이터 형식SQL Server의 데이터 형식에는 그 종류가 30개 가까이 된다고 한다. 이러한 데이터 형식의 종류를 다외우는 것은 무리가 있으며, 거의 사용하지 않는 데이터 형식도 있기 때문에, 다 외울 필요는 없다. 자주 사용되는 데이터 형식은 별표(★..

이번 포스팅은 핸즈온 머신러닝 교재, cs231n 강의를 가지고 공부한 것을 정리한 포스팅입니다. RNN에 대해 좀더 간략하게 알고 싶으신 분들은 아래의 링크를 참고하면 됩니다. 텐서플로 실습 위주 : [러닝 텐서플로]Chap06 - 텍스트2: word2vec, Bidirectional RNN, GRU, 임베딩 시각화LSTM & GRU의 간략한 설명 : RNN - LSTM(Long Short Term Memory networks) 07-3. 순환 신경망 LSTM, GRU - (3) 저번 포스팅인 07-2. 순환 신경망(RNN) - (2)에서는 RNN을 학습시키는 방법인 BPTT와 텐서플로를 이용해 MNIST 분류기와 시계열 데이터를 예측하는 RNN 모델을 구현해 보았다. 그리고 심층 RNN을 구현하는 방..

07-2. 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) - (2) 저번 포스팅인 07-1. 순환 신경망 - (1)에서는 시계열 데이터에 적합한 모델인 RNN의 구조와 텐서플로(TensorFlow)의 BasicRNNCell과 static_rnn(), dynamic_rnn()을 이용해 RNN을 구현하는 방법에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 RNN을 학습시키는 방법과 심층 RNN에 대해 알아보도록 하자. 1. RNN 학습시키기 1.1 BPTT (BackPropagation Through Time)RNN은 기존 신경망의 역전파(backprop)와는 달리 타임 스텝별로 네트워크를 펼친 다음, 역전파 알고리즘을 사용하는데 이를 BPTT(BackPropagation Through Tim..

이번 포스팅은 핸즈온 머신러닝 교재, cs231n 강의를 가지고 공부한 것을 정리한 포스팅입니다. RNN에 대해 좀더 간략하게 알고 싶으신 분들은 아래의 링크를 참고하면 됩니다.텐서플로 실습 위주 : [러닝 텐서플로]Chap05 - 텍스트 1: 텍스트와 시퀀스 처리 및 텐서보드 시각화 07-1. 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) - (1) 저번 포스팅인 06. 합성곱 신경망 - CNN에서는 이미지 데이터에 적합한 모델인 CNN에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 아래의 그림과 같이 자연어(NL, Natural Language)나 음성신호, 주식과 같은 연속적인(sequential) 시계열(time series) 데이터에 적합한 모델인 RNN(Recurrent Neur..

Chap03-2. 데이터 변경을 위한 SQL 문이전 포스팅 Chap03-1. Transact-SQL 기본 - SELECT 에서는 T-SQL에서 데이터를 조회할 수 있는 SELECT문에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 데이터를 변경할 수 있는 INSERT/UPDATE/DELETE 등에 대해 알아보도록 하자. 1. 데이터의 삽입 : INSERT1.1 INSERT 문 기본INSERT문은 테이블에 데이터를 삽입하는 명령어이며, 기본적인 형식은 아래와 같다.INSERT [INTO] [(컬럼1, 컬럼2, ...)] VALUES (값1, 값2, ...) 다음의 예제는 sqlDB에 testTbl1을 만든다음 INSERT를 이용해 데이터를 삽입하는 쿼리문이다.use sqlDB; CREATE TABLE testTbl1..

Chap03-1. Transact-SQL 기본 - SELECT SQL(Structured Query Language: 구조화된 질의 언어)문은 데이터베이스에서 사용되는 언어이다. 그 중에서 마이크로소프트의 SQL Server에서 사용하는 SQL은 Transact-SQL이라고하며 T-SQL이라고도 한다. T-SQL에 대한 공식문서는 docs.microsoft.com에서 각 쿼리를 상세하게 알아볼 수 있다. 이번 포스팅에서는 T-SQL에 대한 기본적인 SQL문에 대해 알아보도록 하자.이번 포스팅에서 예제로 사용할 데이터베이스는 Chap02 - Windows10에 SQL Server 2014 Developer Edition 설치하기 에서 다운로드 받은 샘플 데이터베이스인 AdventureWorks2014 와 ..