필요한 파일 설치하기 MariaDB 설치 https://mariadb.org/download/에 접속하여 MariaDB Server 인스톨러 다운로드 인스톨러 설치 및 root 계정 암호 설정 MySQL Clinet (MariaDB @버전) 프로그램이 정상적으로 실행되는지 확인 자바 커넥터 설치 https://mariad...

정적 렌더링 빌드 시점(배포) 또는 데이터 재검증 시점에 서버에서 미리 렌더링 해놓는 것을 뜻한다. 미리 만들어져 있는 정적인 페이지를 캐시하여 페이지 로딩 속도를 빠르게 할 수 있다. 데이터가 없거나 정적인 페이지에 유용하다. 동적 렌더링 동적 API를 호출하거나 데이터가 캐시되지 않은 경우 동적으로 렌더링한다. ‘동적’...

자바빈 자바빈 설계 규약(자바빈 API 스펙)에 맞게 만들어진 사용자가 정의한 자바 클래스 실행 결과를 생성하는 비즈니스 로직을 구현한 것으로, 실행 결과를 화면에 보여주는 프레젠테이션 로직과 분리할 수 있다. 여러 JSP 프로그램에서 자바빈을 재사용할 수 있다. 자바빈 설계 규약 자바빈 클래스에 생성자를 포함시키려면 파라미터...

세션 클라이언트의 상태 관리를 위한 기법 클라이언트가 특정 작업을 수행하는 기간 웹 브라우저를 종료하거나 세션 유효시간이 경과되면 세션이 삭제됨 세션 관리 웹 컨테이너는 웹 브라우저당 1개의 세션 아이디를 부여함 클라이언트의 최초 요청 시 웹 컨테이너는 session 객체를 만들고 세션 아이디를 부여함 최초 요청의 응답...

쿠키 웹 브라우저에 저장되는 작은 크기의 텍스트 데이터 <이름, 값> 쌍으로 구성 최초 요청의 처리에서 웹 서버가 쿠키를 만들어 응답 헤더에 포함시킴 웹 브라우저가 쿠키를 저장했다가 같은 서버에 요청을 보낼 때 쿠키를 요청 헤더에 넣어 전송한다. 서버와 클라이언트 간 상태 정보를 공유함으로써 연이은 여러 요청을 관련지어...

앙상블 학습의 개념 복수 개의 학습기를 결합함으로써 결과적으로 더 좋은 성능을 가진 학습기를 만드는 방법 학습기의 차별화 방법 학습 알고리즘의 차별화 접근 방법이 서로 다른 학습기를 선택 ex) 베이즈 분류기와 K-NN 분류기를 결합하거나, 신경망과 SVM을 결합 모델 선택과 관련된 파라미터의...

특징추출의 개념 n차원의 입력벡터 x에 대해 변환함수 ∅를 적용하여 m차원의 특징벡터 y를 얻는 변환 분석에 불필요한 정보를 제거하고 핵심 정보만 추출 차원 축소를 통해 분석 시스템의 효율 향상 변환함수의 종류 선형변환 n차원 열벡터 x에 변환행렬 W(n*m)을 곱하여 m차원 특징을 획득 (n<m)...

군집화의 개념 데이터 집합의 분포 특성을 분석하여, 서로 교차하지 않는 복수 개의 부분집합(cluster)으로 나누는 문제 입력 데이터로부터 추출된 특징 공간에서 특징값의 유사성에 따라 비슷한 데이터들끼리 묶음 대표적인 군집화 알고리즘으로 K-평균 군집화, 계층적 군집화가 있음 분류와의 차이 분류는 입력값으로 클래스 레...

회귀의 개념 입력변수와 출력변수 사이의 매핑 관계를 찾는 것 시계열 예측(ex. 주가 예측, 환율 예측 등)에 응용 선형회귀, 비선형회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 신경망 분류와의 다른 점은 출력의 형태 분류의 출력값은 클래스의 레이블, 회귀의 출력값은 연속적인 실숫값 예측 오차를 최소화하는 회귀...

분류의 개념 입력 데이터를 이미 정의된 몇 개의 클래스로 구분 (ex. 숫자인식, 얼굴인식 등) 베이즈분류기, K-최근접이웃분류기, 결정트리, 랜덤포레스트, SVM, 신경망(MLP, CNN, LSTM 등) 데이터 분류 결정경계 결정경계 = 𝑔(𝒙;𝜽) 주어진 데이터를 분류하는 기준을 정의하는 모델 머신 학습의 궁극적인...