인공지능 구현에서 데이터 전처리의 필요성
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
