Miracle AI Lab

데이터 전처리를 효과적으로 하는 방법 데이터 전처리는 데이터 분석과 인공지능 모델 개발에 있어서 가장 중요하고 필수적인 단계 중 하나이다. 효과적인 데이터 전처리를 통해 데이터 품질을 향상시키고, 분석의 정확성을 높이며, 모델의 성능을 극대화할 수 있다. 그렇다면 데이터를 효과적으로 전처리하는 방법은 무엇일까? 첫째, 데이터의 이해와 탐색적 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)이 선행되어야 한다. 효과적인 데이터 전처리는 데이터에 대한 깊은 이해로부터 시작된다. 데이터를 탐색적으로 분석하면, 결측치, 이상치, 데이터 분포 등 데이터의 전반적인 특성을 파악할 수 있다. 시각화 도구를 활용하여 데이터를 시각적으로 탐색하면 패턴과 문제점을 쉽게 발견할 수 있으며, 이는 후속 전처리 작..

강화학습 2025. 4. 11. 10:34

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