[머신러닝] 현 개발자가 설명해주는 데이터 전처리, 데이터 라벨링 이란?

데이터 전처리는 분석 및 처리를 위한 데이터를 최적화하는 과정을 일컫는다. 이는 데이터 분석, 데이터 마이닝, 머신 러닝 프로젝트에서 필수적인 단계로, 데이터의 품질을 결정짓는 중요한 역할을 한다.

일반적으로 데이터는 누락된 부분이 있거나 일관성이 부족한 경우가 많다. 최고의 도구나 분석 방법도, 품질이 떨어지는 데이터에서는 우수한 결과를 도출하기 어렵다.

데이터 전처리 란? 데이터 전처리는 분석 및 처리 작업에 적합한 데이터 형태를 준비하는 전반적인 과정을 의미한다.

이 과정은 데이터 분석, 데이터 마이닝, 머신 러닝 프로젝트에서 핵심적인 단계로, 데이터의 퀄리티를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 자주 발생하는 문제로는 데이터의 누락이나 일관성 부족이 있다.

우수한 도구나 분석 방법론을 사용하더라도, 기본 데이터의 품질이 부족하면 원하는 수준의 결과를 얻는 것이 어렵다. 데이터 전처리 작업 비중은?

데이터 식별, 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 라벨링, 데이터 증강 등 하나의 ...

원문링크 : [머신러닝] 현 개발자가 설명해주는 데이터 전처리, 데이터 라벨링 이란?