반응형 피처 엔지니어링2 데이터 과학자의 5가지 원칙 데이터 과학자의 5가지 원칙데이터 과학은 단순한 알고리즘 개발을 넘어, 문제 해결을 위한 체계적인 접근이 필수적인 분야입니다. 성공적인 데이터 과학 프로젝트를 행하기 위해서는 각 단계에서 지켜야 할 원칙이 있습니다. 여기서는 문제 정의, 데이터 준비, 모델 개발, 배포 및 운영의 4단계에서 각각 중요한 원칙을 5가지씩 정리해 보겠습니다.목차1. 문제 정의 단계2. 데이터 준비와 피처 엔지니어링 단계3. 모델 개발과 평가 단계4. 배포와 운영 단계5. 성공적인(?) 데이터 과학자1. 문제 정의 단계(Why & What: 목표 설정과 비즈니스 가치를 고려하는 단계)명확한 문제 정의데이터 프로젝트의 목표를 비즈니스 관점에서 분명히 설정해야 합니다."예측 모델을 만든다"가 아니라, "고객 이탈을 예측하여 사전 .. 2025. 2. 19. 머신러닝을 위한 데이터 정제와 피처 엔지니어링 방법 머신러닝을 위한 데이터 정제와 피처 엔지니어링 방법 데이터 정제란 무엇인가? 머신러닝 모델이 성공적으로 작동하려면 깨끗하고 체계적인 데이터를 사용하는 것이 필수적입니다. 아무리 복잡한 알고리즘을 적용하더라도 데이터가 정리되지 않았다면 정확한 예측을 기대하기 어렵습니다. 데이터 정제는 원본 데이터에서 오류, 중복 및 불필요한 정보를 제거하고 분석하기 좋은 형태로 가공하는 과정입니다.예를 들어, 고객 데이터에서 나잇값이 -10으로 입력되어 있다면, 이는 명백한 오류입니다. 또는 동일한 사용자가 여러 번 중복으 등록된 경우, 이를 제거하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 머신러닝 모델이 올바르게 학습할 수 있도록 데이터를 정리하는 과정은 필수적입니다. 목차데이터 정제 과정피처 엔지니어링데이터.. 2025. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
