[카테고리:] 데이터 모델링
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머신러닝(ML)에서 데이터 전처리의 중요성
데이터 전처리는 모델 학습을 위해 원시적이고 지저분한 데이터를 깨끗하고 구조화된 형식으로 변환하는 머신러닝의 필수적인 단계입니다. 이는 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터 정제, 변환, 인코딩, 분할 등을 포함합니다…
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컬럼 기반 데이터베이스 사용 사례 및 예시
컬럼형 데이터베이스란 무엇인가? 컬럼형 데이터베이스는 분석 쿼리 및 데이터 웨어하우스에 최적화된 데이터베이스 유형입니다. 데이터를 행 단위로 저장하는 전통적인 행 기반 데이터베이스와 달리, 컬럼형 데이터베이스는 데이터를 열 단위로 저장합니다.…
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LLM 임베딩 가이드
LLM 임베딩은 단어, 문장 또는 기타 데이터의 의미적 의미를 포착하는 수치적 표현으로, AI 애플리케이션에서 효율적인 텍스트 처리, 유사도 검색 및 검색을 가능하게 합니다. 이는 신경망 변환을 통해 생성되며, 특히…
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카펠라 데이터스튜디오를 이용한 합성 데이터 생성
Couchbase나 Capella를 다루는 개발자라면 Capella DataStudio에 대해 알고 싶으실 겁니다. 이 도구는 Capella Operational, Capella Columnar 및 Couchbase를 관리할 수 있는 세련된 단일 창(single-pane-of-glass) UI를 제공하는 무료 커뮤니티 지원 도구입니다...
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벡터 검색으로 품질 관리의 비밀 풀기
벡터 검색을 이용한 애플리케이션을 직접 개발하지 않더라도, 일상에서 벡터 검색을 접하게 될 가능성이 높습니다. 이전에 좋아요를 누른 콘텐츠를 바탕으로 콘텐츠 추천을 찾아내는 것이 벡터의 흔한 활용 사례 중 하나입니다...
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데이터 스프롤을 없애고, 복잡성을 줄이며, 비용을 절감하기 위해 데이터베이스 통합하기
The concept of consolidation is simple, and applying its principles can bring immense benefit to any organization. But what does consolidation mean in the context of database technology? Google defines consolidation as “the action or…
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Capella 이벤트 서비스로 빠른 데이터 생성
모든 애플리케이션 개발자는 샘플 데이터가 필요한 상황에 직면해 본 적이 있습니다. 기능 테스트를 위해서든, 대규모 부하 테스트를 위해서든, 앱이 실제로 어떻게 작동하는지 확인하려면 의미 있는 대량의 데이터가 필요합니다…
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대규모 언어 모델 설명
대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가? 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 출력을 생성하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 인공지능(AI) 알고리즘입니다. 이 모델들은...
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트랜잭션 데이터베이스란 무엇인가요?
트랜잭셔널 데이터베이스는 데이터를 빠르게 읽고 쓰기 위해 컬럼 대신 행 단위로 데이터를 저장합니다. 트랜잭셔널 데이터베이스는 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 속성에 의존하여 데이터 무결성을 유지합니다. ACID는 다음을 보장합니다...
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카우치베이스 시계열 데이터 소개
Couchbase는 Couchbase 7.2의 일부로 새로운 시계열(time-series) 기능의 출시를 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 이 기능은 다음과 같이 설계된 강력한 Couchbase 분산 데이터베이스 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.
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SQL++(N1QL)에서의 재귀 쿼리 처리
실제 유use 케이스를 다루는 개발자로서, 여러분은 애플리케이션에서 계층형 조회나 그래프 탐색과 관련된 문제들을 접해본 적이 매우 많을 것입니다. 그리고 당연한 이유로, 여러분은 해결하는 것을 더 선호합니다...
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웨이웹캐스트: 개발자 친화적인 Capella DBaaS 업데이트 확인하기
카우치베이스 카펠라(Couchbase Capella™) DBaaS의 봄철 출시가 '국가 클라우드 데이터베이스의 날(6월 1일)'과 맞물렸습니다. 이는 카펠라가 현대적인 데이터베이스를 빠르고 유연하며 합리적인 비용의 클라우드 데이터베이스 플랫폼으로 새롭게 정의하고 있기 때문에 그 시기가 완벽합니다. ~에서...