Computer Science Basics (2) 썸네일형 리스트형 데이터베이스에서 인덱스(Index)는 어떻게 작동할까? 데이터베이스에서 인덱스(Index)는 어떻게 작동할까?데이터베이스에서 데이터를 다루다 보면, 어느 순간부터 조회 속도가 점점 느려지는 걸 체감하게 된다. 단 몇 개의 데이터일 땐 문제가 없었는데, 수천~수백만 건이 넘어가면 SELECT 한 줄에도 시간이 오래 걸릴 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 인덱스(Index) 이다. 이 글에서는 인덱스가 무엇인지, 왜 필요한지, 내부적으로 어떤 방식으로 동작하는지에 대해 간단히 정리해보고자 한다.인덱스(Index)란?인덱스는 쉽게 말하면 책의 목차와 같다. 책에서 '자료구조'라는 키워드를 찾고 싶을 때, 책의 첫 장부터 모든 페이지를 다 넘기진 않는다. 대신 맨 앞에 있는 목차나 맨 뒤의 색인을 참고해 해당 키워드가 몇 페이지에 있는지 확인하.. Percaptron(퍼셉트론)에서 딥러닝까지: 인공신경망의 구조적 기초 딥러닝과 머신러닝 차이는? (feat. Perceptron)두 기술은 모두 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측을 수행한다는 공통점을 가지지만, 내부 구조와 학습 방식에는 뚜렷한 차이가 존재한다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이를 설명하고, 딥러닝의 뿌리라고 할 수 있는 퍼셉트론(Perceptron)에 대해 함께 살펴보고자 한다.머신러닝(Machine Learning)이란머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 그 결과를 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측하거나 분류하는 기술이다. 주어진 데이터에서 통계적 규칙을 추출하여 모델을 학습시키며, 이를 통해 자동화된 의사결정을 가능하게 한다. 머신러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsup.. 이전 1 다음