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[Deep learning] 데이터 전처리 방법 및 기술 데이터 전처리는 데이터 분석에 앞서 데이터를 수집하고 정리하는 과정입니다. 이 과정에서 데이터에 있는 결측치나 이상치를 처리하고, 데이터를 정제하며, 분석에 필요한 형식으로 변환합니다. 이번 글에서는 데이터 전처리의 필요성과 주요 기술에 대해 알아보겠습니다. 데이터 전처리의 필요성 데이터 전처리는 데이터 분석에 있어서 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 이는 데이터가 현실 세계에서 수집되기 때문입니다. 현실 세계에서 수집된 데이터는 다양한 형태와 품질을 가지고 있기 때문에 이를 분석하기 전에 데이터를 전처리하여야 합니다. 이를 통해 데이터 분석의 정확성과 유효성을 높일 수 있습니다. 데이터 전처리 기술 데이터 전처리 기술은 데이터 분석에 있어서 매우 중요합니다. 아래는 데이터 전처리 기술 중 일부입니다. .. 2023. 4. 3.
[Deep learning] 딥러닝: 머신러닝의 깊은 곳을 파헤치다 서론 딥러닝은 인공지능 분야에서 놀라운 발전을 이루어낸 최신 기술 중 하나입니다. 이 기술은 인간의 뇌 구조와 유사한 인공신경망을 통해 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 이용합니다. 이러한 기술은 많은 산업 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로도 계속해서 발전해 나갈 것으로 기대됩니다. 1. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝 개념 소개 머신러닝과 딥러닝의 차이점 딥러닝의 장단점 2. 딥러닝의 작동 원리 인공신경망의 구조와 동작 원리 활성화 함수에 대한 이해 경사 하강법의 의미 3. 딥러닝의 응용 분야 이미지 인식 기술 음성 인식 기술 자연어 처리 기술 4. 딥러닝의 장점 및 단점 장점 단점 5. 결론 1. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 이용해 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니.. 2023. 4. 3.