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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.
AI와 머신러닝 비교: 차이점부터 실생활 활용까지 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술 혁명의 핵심입니다. 이 두 용어는 자주 함께 사용되지만, 실제로는 다른 의미를 가집니다. AI는 인간의 지능을 컴퓨터로 구현하는 큰 그림이라면, 머신러닝은 그 그림을 완성하는 데 사용되는 특별한 물감이라고 할 수 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝이 무엇인지, 어떻게 다른지, 그리고 우리 일상에 어떻게 사용되고 있는지 알아보겠습니다. AI(인공지능)의 정의와 범위: 인간 지능의 모방과 확장AI는 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 문제를 해결하도록 만드는 기술입니다. 이는 언어 이해, 시각 인식, 의사결정 등 다양한 능력을 포함합니다. 1) AI의 주요 특징: 추론, 학습, 인식, 언어 처리추론과 문제 해결: AI는 복잡한 문제를 풀 수 있습니다. 예를 들어, A.. 2024. 10. 13.
자연어 처리(NLP)의 개념: 텍스트 처리부터 토크나이제이션까지 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 인공지능의 한 분야입니다. NLP는 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 챗봇, 질문 답변 시스템 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. NLP의 기본 개념을 이해하는 것은 이러한 응용 분야를 개발하고 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다. 하지만 언어는 매우 복잡하고 다층적이기 때문에, 컴퓨터가 이를 이해하도록 하는 데에는 많은 도전 과제가 따릅니다. 이 글에서는 NLP에서 필수적인 기본 개념인 텍스트 처리와 토크나이제이션(Tokenization)을 중심으로 자연어 처리가 어떻게 이루어지는지 설명하겠습니다. NLP의 기본 개념: 언어의 복잡성과 도전 과제1) 언어의 특성과 NLP의 어려움언.. 2024. 10. 13.
데이터 처리와 모델 구성: RNN과 LSTM을 활용한 시계열 예측 시계열 데이터는 시간에 따라 변하는 데이터를 말합니다. 주가 예측, 기상 예보, 음성 인식, 소비자 수요 예측 등 많은 실생활 문제에서 시계열 데이터가 중요한 역할을 합니다. 이 같은 데이터는 시간이 흐름에 따라 서로 연관된 패턴을 보이므로, 순차 데이터를 잘 처리할 수 있는 모델이 필요합니다. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 장단기 메모리(LSTM, Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터를 효과적으로 다루는 대표적인 딥러닝 모델입니다. RNN은 시간의 흐름을 반영한 데이터 처리에 적합하지만, 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때 장기 의존성 문제를 겪습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM이 개발되었으며, 중요한 정보는 오래 기억하고 불필요한 정보는 잊을 .. 2024. 10. 13.
CNN을 이용한 이미지 분류: 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)의 원리 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)은 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식과 같은 시각적 데이터를 처리하는 데 매우 효과적인 딥러닝 모델입니다. CNN은 이미지의 공간적 구조를 활용해 자동으로 특징을 추출하며, 다른 신경망보다 훨씬 적은 전처리로도 복잡한 시각적 패턴을 학습할 수 있습니다. 이 글에서는 CNN이 어떻게 이미지 분류 문제를 해결하는지, 그리고 그 원리에 대해 자세히 알아보겠습니다. CNN이란 무엇인가?: 이미지 데이터를 처리하는 특화된 신경망CNN은 이미지와 같은 2D 데이터를 처리하는 데 최적화된 신경망 구조입니다. 전통적인 신경망은 이미지의 모든 픽셀 정보를 연결하여 학습하는 반면, CNN은 이미지의 공간적 구조(예: 선, 모서리, 패턴 등)를.. 2024. 10. 13.
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