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머신러닝 모델을 위한 데이터 정비머신러닝(ML) 모델의 성능은 주로 입력 데이터의 품질에 의존합니다. 따라서 데이터 정비는 머신러닝 프로젝트의 첫 단계로서 매우 중요한 역할을 합니다. 본 기사에서는 머신러닝 모델을 위한 데이터 정비의 중요성과 기초적인 개념을 간단하게 설명하겠습니다.데이터 정비란 무엇인가?데이터 정비는 raw 데이터(raw data)에서 머신러닝 모델에 투입할 수 있는 질良하고 일관된 데이터셋을 만들기 위한 프로세스를 의미합니다. 이 과정에서는 다음과 같은 작업들이 포함됩니다. 데이터 수집 데이터 전처리 데이터 정제 데이터 변환데이터 수집첫 번째 단계는 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터는 여러 경로에서 수집할 수 있으며 각 경로에 따라 데이터의 특성이 달라질..

차원 축소로 머신러닝 성능 향상하기머신러닝은 현대 데이터 과학에서 중요한 역할을 차지하고 있으며, 복잡한 데이터셋을 처리하는 데 필수적인 기술입니다. 그러나 데이터의 차원 수가 증가할수록 모델의 학습과 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 차원 축소라는 기법이 도입되었습니다. 본 글에서는 차원 축소의 개념, 기법, 머신러닝에서의 역할 및 효과에 대해 설명하겠습니다.차원 축소란 무엇인가?차원 축소는 고차원 데이터셋의 차원을 줄이는 과정입니다. 데이터의 차원이 높을수록 노이즈가 증가하고, 계산 비용이 증가하며, 과적합(overfitting) 위험이 커집니다. 차원 축소를 통해 데이터의 유용한 특징을 유지하면서, 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다. 이는 머신러닝 모델의 성능을 ..

빅데이터에서 인사이트 찾기오늘날의 데이터 중심 사회에서 빅데이터는 매우 중요한 개념으로 자리 잡고 있습니다. 빅데이터란 기존 데이터 처리 소프트웨어로는 처리하기 힘든 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 이를 통해 기업은 통찰력(insight)을 발견하고, 더욱 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 본 글에서는 빅데이터의 개념, 수집 방법, 분석 기술, 그리고 인사이트 도출 과정에 대해 알아보겠습니다.빅데이터의 정의빅데이터는 3V(Volume, Variety, Velocity)로 정의될 수 있습니다. 이는 다음과 같은 세 가지 요소를 포함합니다. Volume: 엄청난 양의 데이터 Variety: 다양한 종류의 데이터 (구조적, 비구조적 등) Velocity: 데이터의 처리 속도이 외에도 최..

대량 데이터 머신러닝의 기초대량 데이터 머신러닝은 현대 데이터 과학에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 기업들이 수집하는 데이터는 날로 증가하고 있으며, 이 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력이 중요해졌습니다. 본 블로그 포스트에서는 대량 데이터 머신러닝의 기본 개념, 활용 분야, 주요 알고리즘, 그리고 실습 과정에 대해 다룰 것입니다.대량 데이터 머신러닝이란 무엇인가?대량 데이터 머신러닝은 방대한 양의 데이터를 처리하고, 이 데이터를 기반으로 학습하여 예측 모델을 구축하는 과정을 말합니다. 데이터의 양이 많아질수록 머신러닝 알고리즘의 성능이 향상될 수 있는 가능성이 높아지지만, 그에 따른 도전 과제 또한 존재합니다.머신러닝의 기본 원리머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습..

프로젝트 별 머신러닝 모델 구축 전략산업 전반에서 머신러닝의 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 데이터의 증가와 컴퓨터 처리 능력의 향상으로 인해, 머신러닝은 예측, 분류 및 클러스터링과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 머신러닝 모델을 구축하고 적용하는 것은 초보자에게 어려운 과제일 수 있습니다. 이번 글에서는 초보자를 대상으로 각 프로젝트에 적합한 머신러닝 모델 구축 전략에 대해 설명하겠습니다.1. 머신러닝이란 무엇인가?머신러닝은 기계가 스스로 학습하도록 하는 기술입니다. 즉, 데이터를 통해 패턴과 규칙을 학습하고 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 머신러닝은 일반적으로 세 가지 유형으로 분류됩니다: 지도 학습: 입력 데이터와 출력 데이터가 모두 주어지는 경우, ..