[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
통합의 개념은 단순하며, 그 원칙을 적용하면 모든 조직에 엄청난 이점을 가져다줄 수 있습니다. 그러나 데이터베이스 기술의 맥락에서 통합은 무엇을 의미할까요? 구글은 통합을 다음과 같이 정의합니다. “...하는 행위 또는…”
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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...