초봉5센티미터

문제 설명 다음은 중고거래 게시판 정보를 담은 USED_GOODS_BOARD 테이블입니다. USED_GOODS_BOARD 테이블은 다음과 같으며 BOARD_ID, WRITER_ID, TITLE, CONTENTS, PRICE, CREATED_DATE, STATUS, VIEWS은 게시글 ID, 작성자 ID, 게시글 제목, 게시글 내용, 가격, 작성일, 거래상태, 조회수를 의미합니다. 문제 USED_GOODS_BOARD 테이블에서 2022년 10월 5일에 등록된 중고거래 게시물의 게시글 ID, 작성자 ID, 게시글 제목, 가격, 거래상태를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 거래상태가 SALE 이면 판매중, RESERVED이면 예약중, DONE이면 거래완료 분류하여 출력해주시고, 결과는 게시글 ID를 기준으로 ..

문제 설명 다음은 어느 의류 쇼핑몰에 가입한 회원 정보를 담은 USER_INFO 테이블입니다. USER_INFO 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 USER_ID, GENDER, AGE, JOINED는 각각 회원 ID, 성별, 나이, 가입일을 나타냅니다. Column name TypeNullable USER_ID INTEGER FALSE GENDER TINYINT(1) TRUE AGE INTEGER TRUE JOINED DATE FALSE GENDER 컬럼은 비어있거나 0 또는 1의 값을 가지며 0인 경우 남자를, 1인 경우는 여자를 나타냅니다. 문제 USER_INFO 테이블에서 2021년에 가입한 회원 중 나이가 20세 이상 29세 이하인 회원이 몇 명인지 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 예시 예..

머신러닝에서 문제가 될 수 있는 두가지가 있습니다. 바로 '나쁜 알고리즘'과 '나쁜 데이터'입니다. 오늘은 나쁜 데이터란 무엇이고 종류는 어떠한게 있는지 알아보겠습니다. 1) 충분하지 않은 양의 훈련 데이터 어린아이에게 사과에 대해 알려주려면 사과를 가리키면서 ‘사과’라고 하면 됩니다. 그렇다면 아이는 색상과 모양이 달라도 사과를 구별해낼 수 있을 것입니다. 하지만 대부분의 머신러닝 알고리즘이 잘 작동하려면 데이터가 많아야 합니다. 아주 간단한 문제에 조차도 수천개의 데이터가 필요하고 이미지, 음성인식 같은 복잡한 데이터라면 수백만개가 필요할 지도 모릅니다. 2) 대표성 없는 훈련 데이터 샘플이 작으면 샘플링 잡음(우연에 의한 대표성 없는 데이터) 매우 큰 샘플도 표본 추출 방법이 잘못되면 대표성을 띠지..

문제 설명 다음은 식품창고의 정보를 담은 FOOD_WAREHOUSE 테이블입니다. FOOD_WAREHOUSE 테이블은 다음과 같으며 WAREHOUSE_ID, WAREHOUSE_NAME, ADDRESS, TLNO, FREEZER_YN는 창고 ID, 창고 이름, 창고 주소, 전화번호, 냉동시설 여부를 의미합니다. Column nameTypeNullableWAREHOUSE_IDVARCHAR(10)FALSEWAREHOUSE_NAMEVARCHAR(20)FALSEADDRESSVARCHAR(100)TRUETLNOVARCHAR(20)TRUEFREEZER_YNVARCHAR(1)TRUE문제 FOOD_WAREHOUSE 테이블에서 경기도에 위치한 창고의 ID, 이름, 주소, 냉동시설 여부를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. ..