데이터 모델과 SQL 기초: 정규화, 조인, 트랜잭션 관리 이해하기
데이터 모델과 SQL에서는 정규화와 반정규화의 개념을 통해 데이터 구조를 최적화하고, 관계와 조인의 중요성을 이해합니다. 또한, 트랜잭션 관리, Null 속성의 처리, 식별자 개념(본질식별자 및 인조식별자)에 대해 다룹니다. 이를 통해 데이터베이스 설계의 기초를 다질 수 있습니다.
DB 모델링 기초: ERD 작성법과 정규화 이해하기
DB 모델링 기초에서는 ERD(Entity-Relationship Diagram) 작성법을 다룹니다. 엔터티, 속성, 관계의 개념을 설명하며, 1:1 및 1:N 관계를 이해합니다. 또한, 데이터베이스 설계에서 중요한 정규화와 비정규화의 원리를 소개하여 효율적인 데이터 구조를 구축하는 방법을 배웁니다.
피처 스케일링 완벽 가이드
피처 스케일링은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 과정입니다. 데이터의 스케일 차이로 인해 일부 알고리즘의 학습 효율이 저하될 수 있으므로 이 과정을 반드시 거쳐야 합니다. 일반적인 스케일링 기법에는 표준화와 정규화가 포함되며, 각각의 장단점이 있습니다. 적절한 피처 스케일링을 통해 모델의 수렴 속도를 높이고, 예측 성능을 개선할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 피처 스케일링의 기초 개념과 적용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
라쏘 회귀로 차원 축소하기
라쏘 회귀는 머신러닝의 지도 학습 기법 중 하나로, 고차원 데이터에서 변수를 선택하고 차원을 축소하는 데 효과적입니다. 이 방법은 L1 정규화를 이용하여 불필요한 변수를 자동으로 제거하며, 모델의 해석력을 높입니다. 라쏘 회귀는 일반적인 회귀 분석보다 적은 수의 변수를 사용하기 때문에 과적합을 방지하는 데 유리합니다. 이를 통해 데이터 분석의 효율성을 향상시키고, 모델 성능을 최적화할 수 있습니다. 머신러닝에서 라쏘 회귀는 특히 많은 변수를 다룰 때 유용하게 활용됩니다.