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‘데이터 정제(Data Cleansing)’가 필요한 이유 데이터 전처리 과정에서 ‘데이터 정제(Data Cleansing)’는 필수적으로 수행되어야 하는 단계 중 하나이며, 이는 결국 분석 결과의 신뢰성과 정확성, 그리고 활용 가능성을 극대화하기 위한 근간이 된다. 현대 사회에서 데이터는 방대하게 축적되고, 다양한 출처와 형식으로 생산되며, 분석에 활용되고 있다. 그러나 수집된 데이터는 종종 불완전하거나, 잘못된 형식으로 기록되어 있거나, 중복되어 있거나, 혹은 불규칙한 이상치(Outlier)를 포함하는 경우가 많다. 이러한 ‘지저분한’ 데이터는 그대로 분석 단계로 넘어가게 되면 분석 결과의 신뢰성을 훼손하고, 왜곡된 결론을 초래하며, 궁극적으로는 잘못된 의사결정을 유발할 수 있다. 따라서 데이터 정제..

강화학습 2024. 12. 19. 10:36

‘결측값 처리’의 필요성 데이터 분석과 머신러닝의 시대에서 데이터는 단순한 정보 그 이상으로, 의사결정과 예측 모델 개발의 핵심 자원으로 자리잡았다. 그러나 현실 세계에서 수집되는 데이터는 완벽하지 않은 경우가 대부분이다. 결측값(missing value)이 발생하는 것은 흔한 현상이며, 이는 데이터의 품질을 저하시키고 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 결측값 처리는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 단계로 간주된다. 이 글에서는 결측값 처리의 필요성을 몇 가지 주요 관점에서 살펴보고자 한다. 1. 데이터 품질 보장결측값은 데이터의 신뢰도를 저하시킬 수 있다. 예를 들어, 고객 설문조사 데이터를 수집할 때 응답자가 특정 질문에 답하지 않는 경우, 해당 질문에 대한 결측값이 생성될 수 있..

강화학습 2024. 12. 10. 13:26

‘결측치 처리’란? 데이터 전처리 과정에서 결측치 처리는 매우 중요한 단계 중 하나이다. 데이터 분석 및 머신러닝에서 사용되는 데이터는 대부분 실제 현장에서 수집된 것으로, 그 과정에서 값이 누락되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 누락된 값, 즉 결측치(missing value)는 분석의 정확성을 저하시킬 수 있고, 모델의 성능을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 효과적으로 처리하는 것이 중요하다. 결측치는 다양한 이유로 발생할 수 있다. 설문조사에서는 응답자가 일부 질문에 답하지 않거나, 센서 장비의 오작동으로 데이터가 제대로 수집되지 않는 경우 등이 있을 수 있다. 결측치는 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있다: 무작위 결측(MCAR, Missing Completely at Random), 조건부 무작위 결..

강화학습 2024. 11. 28. 13:56

딥 페이크, 어떻게 봐라봐야 할까? 딥페이크(deepfake) 기술은 현대 사회에서 큰 이슈가 되고 있는 주제 중 하나이다. 딥러닝 기술을 활용해 기존의 영상이나 이미지를 조작함으로써 실제와 거의 구분할 수 없을 정도로 사실적인 결과물을 만들어내는 이 기술은, 우리의 일상과 윤리에 여러 가지 측면에서 도전장을 내밀고 있다. 딥페이크를 바라보는 시각에는 긍정적인 측면과 부정적인 측면이 공존하며, 이를 어떻게 수용하고 활용할지에 대한 고민이 필요할 때이다. 먼저, 딥페이크 기술의 긍정적인 면을 보자면, 딥페이크는 엔터테인먼트 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 것이다. 예를 들어, 영화 제작에서는 배우가 직접 연기하지 않아도 그들의 얼굴을 활용해 다양한 장면을 만들 수 있게 되었다. 이는 제작비 절감과 동시에 ..

딥러닝 2024. 11. 22. 10:49

딥페이크 기술의 발전은 인공지능의 놀라운 가능성을 보여주며, 그에 따른 사회적, 윤리적 도전 역시 우리에게 중요한 고민거리가 되고 있다. 이 기술을 현명하게 활용하기 위해서는 그 긍정적 측면과 부정적 측면을 이해하고, 적절한 기준과 책임감을 바탕으로 이를 사용할 필요가 있다. 딥페이크(deepfake)는 '딥 러닝(deep learning)'과 '페이크(fake)'의 합성어로, 인공지능을 이용해 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 현실감 있게 편집하거나 생성하는 기술을 말한다. 초기에는 이 기술이 주로 영화나 게임에서 시각적 효과를 높이기 위해 사용되었지만, 최근에는 다양한 분야에서 활용 가능성이 주목받고 있다. 예를 들어, 역사적 인물의 연설을 재현하거나, 언어 장벽을 극복하기 위해 배우의 목소리와 입 모양..

딥러닝 2024. 11. 8. 09:55

프라이빗 GPT(Private GPT)는 특정 기업, 기관, 또는 개인의 필요에 맞춰 설계된 인공지능 모델을 의미하며, 이를 통해 일반적인 공개 GPT 모델보다 더 높은 수준의 보안, 맞춤화, 데이터 통제를 제공한다. 이 모델은 대화형 인공지능 시스템으로서, 주로 기업 내부의 데이터 분석, 고객 지원 자동화, 효율적인 정보 검색, 또는 특정 산업 분야의 전문 지식 처리를 위해 활용된다. 프라이빗 GPT는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 기존의 오픈 소스 GPT 모델을 각 조직의 요구 사항에 맞게 특화된 방식으로 운영하는 것이 특징이다. 1 고객 서비스 및 지원프라이빗 GPT는 기업의 고객 서비스 부서에서 자동화된 고객 응대 시스템으로 활용될 수 있다. 고객의 질의에 실시간으로 응답하고, 필요한..

About AI 2024. 10. 22. 10:58

프라이빗 GPT(Private GPT)는 특정 기업, 기관, 또는 개인의 필요에 맞춰 설계된 인공지능 모델을 의미하며, 이를 통해 일반적인 공개 GPT 모델보다 더 높은 수준의 보안, 맞춤화, 데이터 통제를 제공한다. 이 모델은 대화형 인공지능 시스템으로서, 주로 기업 내부의 데이터 분석, 고객 지원 자동화, 효율적인 정보 검색, 또는 특정 산업 분야의 전문 지식 처리를 위해 활용된다. 프라이빗 GPT는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 기존의 오픈 소스 GPT 모델을 각 조직의 요구 사항에 맞게 특화된 방식으로 운영하는데 특징은 다음과 같다. 1 보안성 강화프라이빗 GPT의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터 보안과 프라이버시 관리에 있다. 일반적으로 공개된 GPT 모델은 클라우드 서버에서 운영되..

About AI 2024. 10. 21. 13:55

인공지능이 인간처럼 글을 쓸 수 없는 이유 현대 사회에서 인공지능은 급속도로 발전하며 다양한 분야에서 인간의 역할을 보조하거나 대체하고 있다. 인공지능은 방대한 데이터를 학습하고 복잡한 연산을 수행하며, 일부 영역에서는 인간보다 뛰어난 성능을 보이기도 하는 것이 사실이다. 그럼에도 불구하고 인공지능이 인간처럼 글을 쓰는 데에는 여전히 한계가 존재한다. 이러한 한계는 감정의 표현, 창의성, 문화적 이해, 자율적 판단력, 그리고 독창성 등의 측면에서 나타난다. 첫째, 감정의 표현과 공감 능력의 부족이다. 인간은 자신의 경험과 감정을 바탕으로 글을 쓰며, 이를 통해 독자와 깊은 공감을 이끌어낸다. 기쁨, 슬픔, 분노, 사랑과 같은 복잡한 감정들은 단순한 정보 전달이 아닌 인간 내면의 표현이다. 인공지능은 감정..

About AI 2024. 10. 17. 10:07