전체 글17 머신 러닝에서 사용하는 데이터 전처리 방법 3가지 머신 러닝에서 데이터 전처리는 모델의 성능을 극대화하는 중요한 과정입니다. 올바른 전처리 과정을 통해 모델의 예측력이 향상되고, 잘못된 데이터로 인해 발생할 수 있는 오류를 줄일 수 있습니다. 이 글에서는 머신 러닝에서 자주 사용하는 3가지 데이터 전처리 방법을 소개합니다.1. 결측값 처리머신 러닝에서 다루는 데이터는 종종 누락된 값(결측값)을 포함하고 있습니다. 결측값을 적절히 처리하지 않으면 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 결측값을 처리하는 대표적인 방법으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다:삭제: 결측값이 포함된 행이나 열을 아예 삭제하는 방법입니다. 데이터의 크기가 충분히 크다면, 일부 데이터를 삭제해도 성능에 크게 영향을 주지 않을 수 있습니다.대체: 결측값을 평균, 중앙값 또는 최빈.. 2024. 9. 21. 인공지능(AI)의 기초: 머신 러닝(Machine Learning)이란? 기계 학습(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 학습하고 패턴을 인식해 스스로 결정을 내리는 기술입니다. 이 과정에서 시스템은 경험을 통해 점점 더 나은 성능을 보이며, 데이터를 처리하여 예측하거나 의사결정을 자동화합니다.기계 학습의 주요 원리 기계 학습은 기본적으로 대량의 데이터를 이용해 알고리즘을 훈련시켜 패턴을 찾아내는 과정을 거칩니다. 여기에는 세 가지 주요 학습 방법이 있습니다.지도 학습(Supervised Learning)은 기계 학습에서 가장 많이 사용되는 방식으로, 입력 데이터와 그에 대한 정답이 주어진 상태에서 학습을 진행합니다. 모델은 주어진 데이터를 바탕으로 입력과 출력 간의 관계를 학습하며, 새로운 데이터에 대해 .. 2024. 9. 20. 데이터 수집부터 분석까지: 데이터 분석의 단계별 과정 데이터 분석은 비즈니스 의사결정과 전략 수립에 있어 필수적인 역할을 합니다. 데이터를 효과적으로 분석하려면 체계적인 단계를 거치는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석의 기본적인 단계별 과정을 살펴보고, 각 단계에서 고려해야 할 사항들을 자세히 알아보겠습니다.1. 문제 정의 (Problem Definition)모든 데이터 분석의 첫 단계는 문제 정의입니다. 이는 분석의 목적을 명확히 하고, 해결하려는 문제나 목표를 구체적으로 설정하는 과정입니다. 이 단계에서는 무엇을 해결하고 싶은지, 어떤 질문에 답해야 하는지, 분석의 범위와 목표가 무엇인지 결정해야 합니다. 예를 들어, 기업이 매출 하락의 원인을 파악하고자 할 때, "최근 6개월간 매출 감소의 주요 요인은 무엇인가?"라는 질문을 설정할 수 .. 2024. 9. 14. 인공지능과 머신러닝이 데이터 분석을 혁신하는 방법 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 최근 데이터 분석 분야에서 혁신을 이끌고 있는 핵심 기술입니다. 이 두 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하여 기존의 방법으로는 발견하기 어려운 패턴과 통찰을 제공하는데, 그 결과 비즈니스와 산업 전반에서 큰 변화를 가져오고 있습니다. 이번 포스팅에서는 인공지능과 머신러닝이 어떻게 데이터 분석을 혁신하고 있는지 살펴보겠습니다.인공지능과 머신러닝이란?인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 사고하는 능력을 가지도록 하는 기술을 의미합니다. AI는 데이터를 기반으로 스스로 판단을 내리거나 문제를 해결할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 목표입니다. 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하여 성능을 향상시키는 방법론.. 2024. 9. 13. 데이터 시각화의 중요성과 도구 추천 데이터 분석이 점점 중요해지면서, 그 결과를 효과적으로 전달하는 데이터 시각화의 필요성도 커지고 있습니다. 방대한 데이터를 단순히 숫자나 표로만 표현하는 것은 정보의 핵심을 파악하기 어렵게 만들 수 있습니다. 이때 데이터를 시각적으로 표현하면, 복잡한 정보도 쉽게 이해할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 시각화가 왜 중요한지, 그리고 어떤 도구들이 효과적인 시각화를 위해 유용한지 알아보겠습니다.데이터 시각화의 중요성1) 복잡한 데이터의 직관적 이해 데이터 시각화의 가장 큰 장점은 복잡한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있게 만든다는 점입니다. 수백만 개의 데이터 포인트가 있는 데이터셋을 단순한 텍스트나 표 형식으로 표현하면 그 의미를 파악하기 힘듭니다. 그러나 이를 시각적으로 표현하면 패턴, 추세, .. 2024. 9. 12. 초보자를 위한 데이터 분석 도구 비교: Python vs R 데이터 분석을 시작하려는 초보자에게는 어떤 도구를 선택해야 할지 결정하는 것이 중요한 첫 단계입니다. 특히 Python과 R은 데이터 분석에서 가장 널리 사용되는 두 가지 언어로, 각각의 강점과 특성이 다릅니다. 이번 포스팅에서는 Python과 R의 차이점과 장단점을 비교하여 초보자들이 상황에 맞는 도구를 선택하는 데 도움을 드리겠습니다.Python과 R의 개요Python은 범용 프로그래밍 언어로, 데이터 분석뿐만 아니라 웹 개발, 머신러닝, 자동화 등 다양한 분야에서 폭넓게 사용됩니다. 문법이 간단하고 가독성이 높아 초보자들이 쉽게 배울 수 있으며, 데이터 분석을 위한 다양한 라이브러리와 도구를 제공합니다. R은 통계 분석과 데이터 시각화에 특화된 언어로, 통계학자와 데이터 과학자들이 자주 사용합니다... 2024. 9. 11. 이전 1 2 3 다음
