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데이터 전처리 과정은? 현대 사회는 데이터의 시대라 불릴 만큼, 데이터가 모든 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 데이터 과학은 이러한 데이터를 분석하고, 유의미한 정보를 추출하여 의사결정을 돕는 중요한 학문이다. 그러나, 데이터를 단순히 수집하는 것만으로는 충분하지 않다. 데이터가 유용하게 사용되기 위해서는 반드시 거쳐야 하는 과정이 있는데 그것이 바로 데이터 전처리이다. 데이터 전처리는 다음과 같은 과정을 거친다. 가장 먼저, 데이터 전처리는 데이터를 수집하는 단계이다. 오늘날 데이터는 다양한 출처에서 쏟아져 나오고 있다. CSV 파일, 데이터베이스, 웹 크롤링, API 등을 통해 수집된 데이터는 일관성이 없고, 불완전하며, 때로는 잘못된 정보가 포함되어 있다. 이러한 데이터는 그대로 사용하기에 부적..

강화학습 2024. 6. 3. 14:33

데이터 전처리 단계와 참조 무결성의 관계 데이터 전처리와 참조 무결성은 데이터 관리에서 중요한 두 가지 개념으로, 각각 데이터의 품질을 유지하고 데이터베이스의 일관성을 보장하는 역할을 한다. 이 둘은 상호 보완적으로 작용하여 신뢰할 수 있는 데이터를 유지하는 데 기여한다. 상화보완적 관계는 다음과 같이 정의할 수 있다. 1. 데이터 수집 (Data Collection)데이터를 다양한 소스에서 수집하는 단계.참조 무결성과의 관계: 수집된 데이터가 서로 다른 소스에서 올바르게 매핑되도록 하는 것이 중요. 예를 들어, 여러 시스템에서 고객 데이터를 수집할 때, 각 시스템의 고객 ID가 일치하도록 해야 한다.2. 데이터 정제 (Data Cleaning)결측값 처리, 중복 제거, 오류 수정 등을 통해 데이터를 정..

강화학습 2024. 5. 23. 12:35

데이터 전처리는 머신러닝이나 데이터 분석에서 매우 중요한 단계이다. 이 과정은 데이터의 품질을 높이고 분석에 적합하게 만드는 것을 목표로 한다. 데이터 천저리를 통해 고객 이탈 예측 하는 방법을 예로 들자면 다음과 같다. 1. 데이터 수집 및 이해데이터 구조고객 ID: 고객을 식별하는 고유한 ID나이: 고객의 나이성별: 고객의 성별 (예: 남성, 여성)거주 지역: 고객의 거주 지역을 나타내는 범주형 변수가입 기간: 고객이 서비스를 사용한 기간 (개월 단위)월 요금: 고객이 매달 지불하는 요금총 사용량: 고객이 총 사용한 데이터량 (예: GB 단위)서비스 해지 여부: 고객의 이탈 여부 (0: 유지, 1: 해지)2. 데이터 정리결측치 처리 (1) 결측치 확인:python 코드df.isnull().sum() ..

강화학습 2024. 5. 22. 13:11

인공지능 구현에서 데이터 전처리의 필요성 인공지능을 구현하는 데 데이터 전처리 작업은 다음과 같은 이유로 반드시 필요하다. 1. 데이터 품질 향상1) 결측치 처리결측치 발생 원인: 데이터 수집 과정의 오류, 응답자의 누락 등.처리 방법:삭제: 결측치가 많은 경우 해당 데이터를 삭제.대체: 평균, 중앙값, 최빈값, 또는 회귀 대체법 사용.예측: 머신러닝 알고리즘으로 결측치를 예측.2) 중복 데이터 제거중복 데이터의 문제: 모델의 학습을 왜곡하고 과적합 문제 발생.처리 방법:완전 중복 제거: 동일한 데이터 제거.유사 중복 제거: 유사한 데이터 식별 및 제거.3) 이상치 처리이상치의 문제: 데이터 분포에서 벗어난 값으로 모델에 비정상적 패턴 학습 유발.처리 방법:탐지: 박스플롯, z-점수, IQR 등을 사용해..

강화학습 2024. 5. 21. 10:10

데이터 전처리가 필요한 이유 유정에서 채굴된 석유를 ‘원유’라고 한다. 원유는 정유시설에서 정유 작업을 거쳐 휘발유, 경유, 등유 등 여러 형태로 분리되고, 그 목적에 따라 다른 형태의 기름을 사용한다. 예를 들어 가솔린 엔진 자동차를 움직이는 것은 휘발유다. 휘발유는 정유 작업을 거치고 엔진에 나쁜 영향을 주는 요소를 제거한다. 이것은 인공지능 구현에 사용되는 데이터도 마찬가지다. 이런 작업을 데이터 전처리라고 한다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델 구축에 적합한 깨끗하고 정리된 형식으로 변환하는 것과 관련된 데이터 분석 및 기계 학습 파이프라인의 중요한 단계이다. 데이터의 품질과 형식이 모델의 성능과 정확성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이 프로세스는 필수적이다. 데이터 전처리는 특히 머신러닝과..

강화학습 2024. 5. 11. 15:51

인공지능에서 자기참조 적용 인공지능에서 자기참조(self-reference)는 다양한 모델과 상황에서 중요한 역할을 한다. 특히 다음과 같은 사례에서 ‘자기참조’의 적용을 잘 볼 수 있다. 1. 자연어 처리 (NLP)자연어 처리에서의 자기참조는 주로 변환기(Transformer)와 순환 신경망(RNN)을 통해 구현된다. 변환기는 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 사용하여 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 계산하며, 이는 각 단어가 문장 전체의 의미 구성에 어떻게 기여하는지 이해하는 데 도움을 준다.여기서 변환기는 . 변환기는 전체 입력 데이터를 한번에 처리하는 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 병렬 처리가 가능하며, 긴 거리의 데이터 관계를 더 효과적으로 학습할 수 있다. 순환 신경망은 ..

강화학습 2024. 4. 30. 13:54

금융시장과 강화학습 화학습은 환경으로부터의 피드백을 기반으로 최적의 결정을 학습하는 방법으로, 금융에서는 특히 복잡한 의사결정 과정에 유용하다. 예기에는 몇 가지 시나리와 구현하는 방법이 있는데, 이는 다음과 같다. Ⅰ. 알고리즘 트레이딩에서의 강화학습 구현■ 구현 단계:1. 데이터 수집 및 전처리: 과거 및 실시간 시장 데이터를 수집한다. 이 데이터에는 주식 가격, 지수, 거래량, 매크로 경제 지표 등이 포함된다. 데이터 가공 단계에서 노이즈를 제거하고 필요한 특성으로 변환하여 학습에 적합하게 만든다.2. 환경 설정: 강화학습에서의 '환경'은 트레이더가 상호작용하는 시장을 시뮬레이션하는 것을 말한다. 이 환경은 에이전트의 행동에 따라 다음 상태를 반환하고, 해당 행동의 결과로서 보상을 계산한다.3. 에..

강화학습 2024. 4. 25. 11:58

괴델의 '자기참조'와 인공지능 괴델의 불완전성 정리로 더 일반적으로 알려진 괴델의 자기 참조 정리는 논리, 수학, 더 나아가 인공 지능(AI)의 기본 측면과 깊이 얽혀 있다. Gödel의 자기 참조, 그 의미 및 AI와의 관계는 다음과 같다. 괴델의 불완전성 정리 오스트리아의 논리학자이자 수학자인 쿠르트 괴델(Kurt Gödel)은 1931년에 불완전성 정리를 발표하여 형식 공리 시스템의 한계에 대한 우리의 이해를 근본적으로 변화시켰다. 이러한 정리는 자기 참조 개념과 산술 시스템의 형식적 속성에 뿌리를 두고 있다. 첫 번째 불완전성 정리 첫 번째 정리는 기본 산술을 표현할 수 있는 일관된 형식 시스템에는 참이지만 시스템 내에서 증명할 수 없는 명제가 있다는 것이다. 이는 시스템이 본질적으로 "이 진술은..

강화학습 2024. 4. 16. 10:54