데이터 전처리는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 핵심 단계입니다. 올바른 전처리를 통해 예측 정확도를 높이고, 효율적인 모델 학습을 이끌어낼 수 있습니다.≡ 목차 데이터 전처리의 필요성 및 기초 전처리의 중요성과 효과 머신러닝 모델과 데이터 품질 데이터 전처리 과정 개요 주요 데이터 전처리 기법 소개 결측치 처리 방법 데이터 정규화 및 표준화 카테고리 변수 인코딩 데이터 전처리 자동화와 도구 활용 자동화 도구 소개 자주 사용되는 파이썬 라이브러리 전처리 자동화의 장점과 한계 전처리 과정에서 유의할 점 모델 성능에 미치는 영향 잘못된 전처리의 사례 효율적인 전처리 전략 함께보면 좋은글! 딥러닝과 머신러닝의 차이점과 실제 응용 분야 이미지 인식 인공지능 기술과 산업 적용 ..
