반응형 2024/10/142 데이터 전처리 완벽 가이드: 데이터 정제부터 특징 엔지니어링까지 데이터 전처리는 머신러닝과 데이터 분석에서 매우 중요한 단계입니다. 원시 데이터는 종종 부정확하거나 불완전한 상태로 제공되기 때문에, 이를 정제하고 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정이 필수적입니다. 데이터 전처리는 모델의 성능을 극대화하고 분석 결과의 신뢰성을 높이는 데 큰 역할을 하며, 그 과정에는 데이터 정제, 정규화, 결측치 처리, 그리고 특징 엔지니어링이 포함됩니다. 이 글에서는 데이터 전처리의 주요 단계들을 살펴보고, 데이터 품질을 향상시키기 위해 어떤 기술들이 사용되는지에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 데이터 정제: 오류와 불일치 제거데이터 정제의 정의와 목적: 데이터 품질 향상데이터 정제는 불필요하거나 부정확한 데이터를 식별하고 수정하거나 제거하는 과정입니다. 이 과정은 데이터의 .. 2024. 10. 14. 인공지능(AI)의 모든 것: 전문가 시스템부터 딥러닝까지 인공지능(AI)은 현대 기술의 중추적인 역할을 하며, 다양한 하위 기술들로 이루어져 있습니다. AI는 인간의 사고 과정과 유사하게 문제를 해결하는 기술로, 전문가 시스템, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 여러 분야에서 그 성능을 발휘하고 있습니다. 이 글에서는 AI의 주요 하위 기술들을 이해하고, 이러한 기술들이 실생활에 어떻게 적용되고 있는지 탐구하겠습니다. 전문가 시스템: 인간 전문가의 지식을 모방한 AI1) 전문가 시스템의 정의와 구조: 지식 베이스와 추론 엔진전문가 시스템은 특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터 시스템에 구현한 AI 기술입니다. 이 시스템은 지식 베이스와 추론 엔진으로 구성되며, 다양한 문제를 자동으로 해결하는 능력을 갖추고 있습니다.지식 베이스: 전문가의 도메인 지식을 규칙으.. 2024. 10. 14. 이전 1 다음 반응형
