데이터 전처리, 이런 과정을 통해 이뤄진다.
데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신 러닝 파이프라인의 기본 단계로, 원시 데이터를 깨끗하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 것을 말한다. 전처리의 목표는 데이터의 품질을 높이고 일관성을 유지하며 분석에 적합하도록 하는 것이다. 효과적인 전처리는 머신 러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 데이터 전처리는 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 데이터 수집데이터 수집은 데이터 전처리의 기초 단계이다. 데이터베이스, 웹 스크래핑, 센서, 설문 조사 또는 제3자 데이터 제공자 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 것을 포함한다. 수집된 데이터의 품질은 전처리 파이프라인의 다음 단계에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 출처의 신뢰성과 관련성을 보장하는 것이 중요하다. 수집된 데이터는 구조화된 데이터, 반구조화된 ..
강화학습
2024. 7. 9. 18:30
