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[초보자를 위한 재테크] 예금 Vs 적금 어떤 게 나에게 더 유리할까요? 재테크를 시작하려는 분들이 가장 먼저 고민하게 되는 금융 상품 중 하나가 바로 예금과 적금입니다. 이 둘은 모두 은행에서 제공하는 대표적인 저축 수단이지만,  자신의 재정 상황에 맞지 않는 상품을 선택해 후회하는 경우도 많습니다. "목돈을 한꺼번에 맡기는 게 좋을까? 아니면 매달 꾸준히 적립하는 게 유리할까?" 이 질문에 답하기 위해서는 단순히 금리만 비교하는 것이 아니라, 저축의 목적, 개인의 재정 상황, 그리고 현재의 금융 환경을 꼼꼼히 따져봐야 합니다.예를 들어, 안정적으로 목돈을 굴리고 싶다면 예금이 유리할 수 있지만, 매달 조금씩 모으면서 저축 습관을 기르고 싶다면 적금이 더 적합할 수 있습니다.이번 글에서는 예금과 적금의 기본 개념과 차이점을 살펴보고, 각각의 장단점을 비교하여 어떤 상황에서 .. 2024. 12. 2.
[ML][용어] One-Hot Encoding (원-핫 인코딩) One-Hot 인코딩은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 범주형 데이터를 이진 벡터로 변환하는 방법입니다. 이 기법은 각 범주에 해당하는 위치만 1로 표시하고, 나머지는 0으로 만듭니다.  1. One-Hot Encoding의 정의 One-Hot Encoding은 주어진 범주 중 하나를 컴퓨터가 이해할 수 있는 0과 1로 이루어진 벡터로 변환하는 방법입니다. 변환된 벡터에서 해당하는 범주만 1로 표시되고, 나머지는 모두 0이 됩니다.예시로,과일"이라는 범주에 사과, 포도, 수박이라는 범주의 값이 있다고 해봅시다.사과 → [1, 0, 0]포도 → [0, 1, 0]수박 → [0, 0, 1]이렇게 변환하면, 컴퓨터는 이진 벡터로 변환된 데이터를 처리할 수 있습니다.2. 주요 특징1) 범주별 독립적 표현 각 범주는 해.. 2024. 10. 25.
[ML][용어] Gradient Boosting Machine (GBM) Gradient Boosting Machine (GBM)은 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법의 하나로, 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 결정 트리(Decision Tree)를 사용하며, 각 트리가 순차적으로 학습됩니다. 1. GBM의 정의 GBM의 핵심 아이디어는 이전 모델의 오차(residual)를 줄이는 방향으로 새로운 모델을 학습시키는 것입니다. 이 과정에서 Gradient Descent(경사 하강법)을 사용하여, GBM은 각 반복에서 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산하고, 다음 트리는 이 기울기를 줄이는 방향으로 학습합니다.수학적으로 정의하면 다음과 같습니다.​여기서,이 과정은 지정된 반복 횟수나 오차.. 2024. 10. 22.
[임용고사][정보][기출] 2024 정보, 컴퓨터 임용 기출 전공 A -2번 2. (가)는 학사 관리 시스템의 학과 정보가 저장된 테이블과 학생 정보가 저장된 테이블이다. 을 고려하여 에 따라 쓰시오. [2점]데이터베이스 문제입니다.실행에 따라 위반되는 무결성 제약 조건을 쓰라고 하네요~!테이블을 자세히 살펴보며 작성 방법을 보면 쉽게 풀 수 있습니다.정 답참조 무결성 제약 조건조건에 보면 두 개의 SQL 테이블 생성 구문이 나와 있습니다. 하나는 학과 테이블이고, 다른 하나는 학생 테이블이네요.학과 테이블에는 학과명, 연락처, 사무실이 있습니다.학과명은 PRIMARY KEY로 지정되어  유일하고 중복될 수 없습니다.학생 테이블에는 학번, 이름, 학과가 있습니다.학번은 PRIMARY KEY로 지정되어  유일하고 중복될 수 없습니다.FOREIGN KEY(학과) REFERENCES .. 2024. 10. 15.
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