비트나인 Graph it

본 글에서는 예측분석에 사용할 수 있는 알고리즘을 설명합니다. 수많은 예측분석 알고리즘을 소개하기엔 현실적으로 무리가 있다고 판단하여, Regression과 Classification에 대해 간략한 소개를 하고 이후에 Brazilian E-Commerce 사례에서 사용하였던 알고리즘을 기술했습니다. 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 범주화하는 지도 학습 머신러닝 알고리즘은 작동방법에 따라 몇 가지 기준으로 분류할 수 있는데, 가장 큰 기준은 바로 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 지도 학습(Supervised Learning)이 있습니다. 비지도 학습은 출력 변수(Y)가 존재하지 않고, 입력 변수(X) 간의 관계에 대해 모델링하는 것입니다. 주로 Clu..

그래프 데이터 모델은 현실 모형에 가까운 직관적인 형태의 “데이터 모형”을 제공합니다. 현실과 가까운 모습의 데이터 모델로 데이터가 운용되고 데이터 모델의 변형이 자유롭기 때문에 기존 관계형 데이터보다 더 효율적이며 직관적입니다. 최근 빠른 시장 변화에 따라, 데이터의 보유 규모뿐만 아니라 데이터의 숨은 가치를 바로 알고 이를 유용하게 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 점에서 그래프 데이터베이스(이하 그래프 DB)의 직관적인 데이터 모델링은 실제 조직의 데이터 모델과 흡사한 데이터 모델링이 가능하며, 이를 통해 조직 전체의 데이터 흐름을 쉽게 이해하고 활용하는 데 많은 도움을 줄 수 있습니다. 본 백서는 그래프 DB의 활용 방법을 소개하기 위해 제작되었으며, 1부는 그래프 모델링, 2부..

본 글은 비트나인에서 출시한 솔루션 중 하나인 그래프 데이터베이스를 활용한 예측분석 시스템(G-PAS)에 대한 내용을 다루고 있습니다. G-PAS란? G-PAS, 빅데이터 예측분석 시스템 그래프 예측분석 시스템 소개 G-PAS(Graph Predictive Analysis System)는 프로퍼티 그래프 데이터 모델(Property Graph Data Model)을 사용하며, 빅데이터를 관리할 수 있는 최적의 구조를 가졌습니다. 프로퍼티.. bitnine.tistory.com 비트나인의 그래프 사이언스 R&D팀이 이에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있도록 작성했으며, 이론편을 시작으로 ‘그래프를 활용한 예측분석 시스템에 대한 기본적인 개념’과 ‘데이터 모델링을 통해 분석하는 과정’을 설명하는데 초점이 맞추어..

1. 오픈소스 소프트웨어란 오픈소스 소프트웨어의 역사 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 소프트웨어라는 것이 처음 태동하던 시기, 소프트웨어 프로그래밍은 기술을 가진 해커와 개발자 중심으로 발전해왔다. 산업이 발전할수록 소프트웨어의 역할은 커져갔고, 점점 영리적인 성격을 띄게 되며 개발의 주체는 기업으로 옮겨갔다. 그러나 복제가 매우 쉽다는 특성은 곧 수익 창출의 문제점으로 대두되기 시작했다. 이 때문일까. 초기의 소프트웨어 기업들은 절대 소스 코드를 공개하지 않았다. 이는 곧 설계도를 공개하는 것, 복제를 용인하는 것이나 다름없다고 여겨졌다. 특허와 재산권 등의 수단을 동원해 법의 테두리로 소스 코드를 보호하기도 했다. 이런 사회적 인식속에서 실제 개발자보다는, 코드에 대해 더 많은 접근 권한을 가진 관리자(기..

오늘의 그래프 기술 소식은 해외 유명 IT 온라인 전자 결제 시스템인 페이팔(PayPal)의 그래프 DB 사례를 전달하고자 합니다. 본 글은 PayPal의 직원인 Quinn Zuo라는 AI/ML 전문가가 작성한 영문 블로그 글의 번역본을 요약하고 있습니다. 번역은 IT 블로그 사이트인 ‘요즘IT’에서 진행했으며, 그래프 기술과 사례 연구에 대한 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 요즘IT의 글을 확인하시기 바랍니다. PayPal 그래프 DB 사례 요약 - 이커머스 산업이 코로나19 팬데믹의 수혜로 급격한 성장 기록 - 디지털 결제 사용이 늘어난 만큼 관련 결제 사기 행위도 증가 - 전 세계 4억 명이 넘는 소비자와 판매자가 있고, 매분 수천 개의 지불 거래가 발생 - 기존 관계형 DB에 저장된 관계 데이터가..