์ฝ๋ฉ๋ ธํธ207 RSC vs SSR ์๋ก Next๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๊ฒ ๋์์ ๋์ ๋ ๋๋ง ๊ณผ์ ์ ๊ณต๋ถํ๋ ์ค ์ข์ ๊ธ์ ๋ฐ๊ฒฌํด์ ๊ทธ ๊ธ์ ๋ณด๋ฉฐ ์ ๋ฆฌํ๊ฒ ๋์๋ค=> ์๋ณธ ๊ธ์ ์ฝ๊ฐ์ ์ด๋ง ๋ถ์ฌ ์ ๋ฆฌํ๋ ๊ฒ์์ ๋ฏธ๋ฆฌ ๋ฐํ๋๋ค(์ ๊ฐ ์ฐธ๊ณ ํ๋ ๊ธ์ ๋ํด์๋ ๊ฒ์๋ฌผ ํ๋จ์ ๋งํฌ๋ฅผ ๋ฌ์๋์์ต๋๋ค)์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ํํ React์ Next์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์ฐจ์ด๋ผ๊ณ ํ๋ฉด,CSR(Client Side Render)๊ณผ SSR(Server Side Render) ๋ผ๊ณ ๋ตํ ๊ฒ์ด๋ค.SSR์ ์๋ฒ์ธก์์ ์์ฑ๋ HTML์ ๋ณด๋ด์ฃผ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ํด๋ผ์ด์ธํธ๋ ๊ทธ๊ฑธ ๋ฐ์์ ๊ณง๋ฐ๋ก ํ๋ฉด์ ๋ณด์ฌ์ฃผ๊ธฐ๋ง ํ๋ฉด ๋๊ธฐ์ ์ฌ์ฉ์๊ฐ ๋น ํ๋ฉด์ ๋ณด๋ ์๊ฐ์ ์ค์ฌ์ค ์ ์๋ค.์ด์ ๋์ ๊ฐ๋ ์ ๊ฐ์ง๊ณ ์์์ง๋ง, ์กฐ๊ธ ๋ ์์ธํ๊ฒ ์ ํ์๊ฐ ์๋ค๊ณ ์๊ฐํ๋ค. Server ComponentNext์๋ Server Compo.. 2024. 5. 4. ๋ ์ธ๋ณด์ฐ ํ ์ด๋ธ ๊ณต๋ถํ๊ฒ ๋ ๊ณ๊ธฐ๊ฐ์๊ธฐ ์ ๊ณต๋ถํ๊ฒ ๋๋๋ฉด,,,ํ์ฌ ๋ง๋ค๊ณ ์๋ ์๋น์ค์์ ์ฌ์ฉ์์ ๋น๋ฐ๋ฒํธ๋ฅผ ์ ์ฅํ ๋, ํ๋ฌธ์ Salt ๊ฐ์ ๋ถ์ธ ๋ค์ Hashing(ํด์ฑ)์ ํด์ DB์ ์ ์ฅ ํ๋๋ก ๊ตฌํํ๋ค.ํ๋ฌธ์ด ์๋๋ผ ํด์๊ฐ์ ์ ์ฅํ๋ ์ด์ ๋ ํน์ฌ๋ ์ ์์ ์ธ ๊ณต๊ฒฉ์์ ์ํด ๋ ธ์ถ๋์๋ค๊ณ ํ์ ๋, ์ค์ ๋น๋ฐ๋ฒํธ๋ ์์๋ด์ง ๋ชปํ๊ฒ ํ๊ธฐ ์ํจ์ด๋ค. ์ฌ๋ด์ด์ง๋ง ์์ฆ์ ๋น๋ฐ๋ฒํธ ์ฐพ๊ธฐ๋ฅผ ํ๋ฉด, ๊ธฐ์กด์ ๋น๋ฐ๋ฒํธ๋ฅผ pas*w*rd ์ด๋ฐ ์์ผ๋ก ์๋ ค์ฃผ๋ ๊ฒ ์๋๋ผ ๋ฌด์กฐ๊ฑด ๋น๋ฐ๋ฒํธ๋ฅผ ๋ณ๊ฒฝํ๊ฒ ํ๋ค.๊ทธ ์ด์ ๊ฐ ํด์๊ฐ์ ์ ์ฅํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์๋ ๋น๋ฐ๋ฒํธ๊ฐ ๋ญ์๋์ง ์์ง ๋ชปํ๊ธฐ์, ์๋ ค์ค ์๊ฐ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ ! Salt ๊ฐ์ ์ฌ์ฉํ๋ ์ด์ ๋ ์์ ์ ๋ณด์ ์๊ฐ์ ๋ ์ธ๋ณด์ฐ ํ ์ด๋ธ์ด๋ผ๋ ๊ณต๊ฒฉ๋ฒ์ ๋ฐฐ์ ์๋๋ฐ,์ด ๋ ์ธ๋ณด์ฐ ํ ์ด๋ธ ๊ณต๊ฒฉ์ ๋์ํ๊ธฐ ์ํด.. 2024. 5. 1. Cache์ ์ฌ์ฉ ์ ์บ์๋ ์ด๋ค ๊ฒฝ์ฐ์ ์ฌ์ฉํ ์ ์์๊น?์บ์๋ ๋๋ฆฐ ๊ฒ์ ๋น ๋ฅด๊ฒ ํ๊ธฐ ์ํด ์ ์ฌ์ฉํ๋ค๋๋ฆฐ ์ ์ฅ์ฅ์น์ ๋ฐ์ดํฐ ์ค ์ผ๋ถ๋ฅผ ๋น ๋ฅธ ์ ์ฅ์ฅ์น์ ์ฌ๋ ค๋๊ณ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒ์ด ์บ์ Cache Aside (Look Aside)์บ์์ ๋จผ์ ์ ๊ทผํ๊ณ ์์ผ๋ฉด DB์ ์ง์ ์ ๊ทผ ํ ์บ์ ์ ๋ฐ์ดํธ๊ฐ์ฅ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ํํ ์ ์บ์ ์ฌ์ฉ์ด๋ค ๊ฒฝ์ฐ์ ์ฑ๋ฅ์ด ๊ฐ์ฅ ์ข์๊น?์บ์ Hit๊ฐ ๋ง์ด ๋ฐ์ํ ๋์ด๋ค ๊ฒฝ์ฐ์ ์ฑ๋ฅ์ด ๊ฐ์ฅ ๋จ์ด์ง๊น?DB์ ์๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ณ์ํด์ ์ ๊ทผํ๊ฒ ๋ ๋DB์ ์๋ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ๊ทผํ๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ Miss๊ฐ ๋ฐ์ํด๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์บ์์ ์ฌ๋ ค๋ ์ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋งค๋ฒ DB์ ๋ฐฉ๋ฌธํ๊ฒ ๋๋ค์ด๋ฌํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ด ๋ฐ์ดํฐ๋ ์กด์ฌํ์ง ์๋๋ค๋ ๊ฒ์ ์บ์์ ์ ์ฅ ํ๋ฉด, DB์ ๊ฐ์ง ์์๋ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์์์ ์ ์ ์๋ค์ด๋ฌํ ๊ตฌ์กฐ์์ ๋ ๊ณ ๋ คํด์ผ ํ .. 2024. 4. 30. 12. Evaluation & Ensemble Classification Model์ ์ฑ๋ฅ์ ์ธก์ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ์์๋ธ์ ๋ํด์ ๋ค๋ฃฐ ๊ฒ์ด๋ค Accuracy Evaluation ๋ชจ๋ธ์ ์ ํ์ฑ์ ํ๊ฐ ํ ์คํธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํด์ ๋ชจ๋ธ์ ๋ถ๋ฅ ์ ํ์ฑ์ ํ๊ฐ ํ๋ค Test Data ์ ํ์ฑ ์ธก์ ์ ์ํด ์ฌ์ฉ๋๋ ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ ํํ ๋ชจ๋ธ์ ์ ๋ ฅํ ๋๋ ์ ๋ต ํด๋์ค๋ฅผ ์ ์ธํ๊ณ ์ ๋ ฅํ ํ, ์์ธก๊ฐ๊ณผ ์ฃผ์ด์ง Class Label์ ๋น๊ตํ๋ค Accuray = ๋ชจ๋ธ์ด ์ ํํ๊ฒ ๋ถ๋ฅํ ๊ฐ์ ํ ์คํธ ๋ฐ์ดํฐ๋ ํ์ต์ ์ฌ์ฉ๋์ง ์์ ๋ ๋ฆฝ์ ์ธ ๋ฐ์ดํฐ์ฌ์ผ ํ๋ค ํ์ต์ ์ฌ์ฉ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ก ํ ์คํธ๋ฅผ ํ๋ ๊ฑด, ์ด๋ฏธ ๋ต์ ์๋ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํธ๋ ๊ฒ์ Confusion Matrix ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ ์ฑ๋ฅ ํ๊ฐ ์งํ ๊ฐ ์ํธ๋ฆฌ๋ class i์ธ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด ๋ชจ๋ธ์ด class j๋ก ์์ธกํ ๊ฐ์๋ฅผ ์๋ฏธํ๋ค Tru.. 2024. 4. 16. 9. ๋ฐ์ดํฐ ์ถ๊ฐ ๋ฐ ์ฐ๋ ์ด๋ฒ ํ๋ ์์ฝ ์ง๋ ๋ฒ์ ๊ตฌ์ถํด๋ ์๋ฒ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ๊ฐํ๊ณ , ํ๋ก ํธ์ ์ฐ๋ํ๋ ์์ ์ ์งํํ๋ค ์ด์ ๊น์ง ๋ฐฑ์๋ ์๋ฒ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๊ณ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ CRUD๋ฅผ ๊ตฌํํ์๋ค ์ด๋ฒ์๋ DB์ ๋๋ฏธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ๊ฐํ๊ณ , ํ๋ก ํธ์๋์์ API๋ก ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ถ๋ฌ์ค๋ ๊ฒ๊น์ง ์งํ์ ํ๋ค ๋ฐ์ดํฐ ์ถ๊ฐ ๊ธฐ์กด์ ํ๋ก ํธ์์ ์ง์ ์ ์ฅํ์ฌ ์ฐ๊ณ ์๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ DB์ ์ถ๊ฐํ๋ ์์ ์ ํ๋ค ์ด๊ธฐ ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฅ์ ์ํด ํ๋ก ํธ์์ String ํํ๋ก ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฑํด์ ์๋ฒ์ ์ ์ฅํ๋ค ์ด๋, ํด๋ฌ์คํฐ๋ง์ ํด์ ๋ฏธ๋ฆฌ ํด๋ฌ์คํฐ๋ณ๋ก ์์์ ์ง์ ํด์ ์์๊ฐ๋ ํจ๊ป ์ ์ฅํ๋ค ์๋๋ ์ด ๋ก์ง์ ํ๋ก ํธ์์ ์ง์ ํ ๋ค์, ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ทธ๋ ค๋ด๊ณ ์์๋๋ฐ DB์์ ๋ฐ์์ค๊ฒ ๋๋ค ์ด๋ฏธ ๋ชจ๋ ์ค๋น๊ฐ ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ฐ์์์ ์ถ๋ ฅํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ์ด๊ธฐ ํ๋ฉด ๊ตฌ์ฑ์ด ๋นจ๋ผ์ก์.. 2024. 4. 14. 11. Rule Based Classification Rule์ ๊ธฐ๋ฐํ ๋ถ๋ฅ๊ธฐ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์์ด๋์ด๋ IF-THEN์ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒ Ex) IF age = youth AND student = false THEN buys_computer = no ๋ฐ์ดํฐ์ ์๊ฐ ๊ทธ๋ ๊ฒ ๋ง์ง ์์ ๊ฒฝ์ฐ์ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋ค ์ด Rule๋ค์ Domain Experts (Human Experts)์ ์ํด์ ๋ง๋ค์ด์ง๋ค ํน์ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ Rule์ ๋ถํฉํ๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ Conflict Resolution์ด ํ์ํ๋ค Size Ordering Rule์ Size๋ผ๋ ๊ฒ์ IF๋ฌธ์ ๊ฑธ๋ ค์๋ Feature์ ์ ์ฆ, Size๊ฐ ํฌ๋ค๋ ๊ฒ์ Rule์ด ๊ตฌ์ฒด์ ์ด๊ณ Toughest ํ๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค Size๊ฐ ํฐ Rule์ผ์๋ก ๋ ๋์ ์ฐ์ ์์๋ฅผ ์ฃผ๋ ๋ฐฉ์ Class-based Ordering Miscla.. 2024. 4. 14. 10. Overfitting Training Data๋ฅผ ์ฌ์ฉํด์ Decision Tree๋ฅผ Top-down ๋ฐฉ์์ผ๋ก ํ์ตํ๋ ๊ฒ์ ๋ดค๋ค ํ์ต์ ์ธ์ ์ข ๋ฃํ๋ ๊ฒ์ด ์ข์๊น? ๋ ธ๋์ ์๋ ๋ชจ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ค์ด ๊ฐ์ Class๋ฅผ ๊ฐ์ง ๋๊น์ง ๋ถ๋ฅํ๋ค ๊ทธ๋ฌ๋ฉด ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด์ 100% ๋ถ๋ฅ ์ ํ๋๋ฅผ ๋ณด์ด๋ Decision Tree๊ฐ ๋ง๋ค์ด์ง๊ฒ ๋๋ค ์์ฒ๋ผ ํ์ต์ด ๋๋ฉด ์ฃผ์ด์ง ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด 100% ์ ํํ ๋ถ๋ฅํ๋ Decision Tree๊ฐ ํ์ต๋์๋ค ์ด๊ฒ ๊ณผ์ฐ ์ข์ ๊ฒ์ผ๊น? ์๋๋ค. Overfitting์ด ๋ ๊ฒ ์ด๋ค Overfitting of Decision Tree Models Decision Tree๋ Overfitting์ด ๋ฐ์ํ๋ค๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์๋ค Overfitting์ด ๋๋ค๋ ๊ฒ์ ์ ๋ฌธ์ ์ผ๊น ๋๋ฌด ๋ง์ Branch๊ฐ ์๊ธฐ๊ฒ ๋๊ณ ,.. 2024. 4. 14. 9. Decision Tree What is Decesion Tree? Decision Tree๋ ํน์ ์กฐ๊ฑด์ ๊ธฐ๋ฐํ์ฌ ๊ฒฐ์ ์ ๋ํ ๋ชจ๋ ๊ฐ๋ฅํ ํด๊ฒฐ์ฑ ์ ์๊ฐ์ ์ผ๋ก ๋ํ๋ธ ๊ทธ๋ํฝ ํํ์ด๋ค ์ค๊ฐ ๋ ธ๋๋ ์ฌ๋ฌ Alternatives ์ค์ ์ด๋ ํ ์ ํ์ ์๋ฏธํ๋ค ๋ฆฌํ ๋ ธ๋๋ ์ต์ข Decision์ ์๋ฏธํ๋ค ๊ทธ๋ฆผ์์ ๋์ด๊ฐ 30์ธ ์ดํ์ด๊ณ , ํ์์ด ์๋๋ฉด ์ปดํจํฐ๋ฅผ ์ฌ์ง ์์ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ์์ธก Algorithm Overview Decision Tree ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋๋ต์ ์ธ ๊ณผ์ ๋ถํ ์ ๋ณต์ ์ฌ์ฉํด์ Top-down ๋ฐฉ์์ผ๋ก ํธ๋ฆฌ๋ฅผ ํ์ฑํ๋ค ์ฒ์์๋ ๋ชจ๋ Training data๋ Root๋ก๋ถํฐ ์์ํ๋ค ๋ฐ์ดํฐ๋ค์ ํ์ฌ ๋จ๊ณ์์ ์ ํ๋ Feature๋ฅผ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก Recursiveํ๊ฒ ๋๋๋ค ์ด๋ ํ์ฌ ๋จ๊ณ์์ ์ด๋ค Feature๋ฅผ ์ ํํ ์ง๋, Heuri.. 2024. 4. 13. 8. Classification Classification์ด๋ ์ฃผ์ด์ง ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด์ Class label์ ์์ธกํ๋ ๊ฒ Classificaiotn vs Regression ๋์ ์ด๋ค ์ฐจ์ด๊ฐ ์์๊น? Classification ์ฃผ์ด์ง ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด Categoricalํ Class label์ ์์ธก ํ๋ ๊ฒ ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํด์ Classifier๋ฅผ ํ์ต์ํจ ๋ค์, ์๋ก์ด ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ชจ๋ธ์ ๋ฃ์ด์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์์ธก Ex) ๋ ์จ๊ฐ ์ถ์ด์ง ์ ์ถ์ด์ง ํ๋ณํ๋ ๋ชจ๋ธ Regression Continuousํ ๊ฐ์ ๋ฑ์ด๋ด๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ์ต์ํจ๋ค Unknownํ๊ฑฐ๋ Missing๋ ๊ฐ์ ๋ชจ๋ธ์ ์ฌ์ฉํด์ ์์ธกํ๋ค ์ฐ์๋ ๊ฐ์ ์์ธก ํ๋ ๋ชจ๋ธ์ ๋ง๋๋ ๊ฒ Ex) ๊ธฐ์จ์ ์์ธกํ๋ ๋ชจ๋ธ Classification Classification์ ์ํํ๋ ๋ชจ๋ธ์ ์ด๋ป๊ฒ.. 2024. 4. 13. ์ด์ 1 2 3 4 ยทยทยท 23 ๋ค์