데이터사이언스3 AI 기술의 핵심 요소 – 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 분석 AI 기술의 핵심 요소 – 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 분석여러분, 인공지능 기술이 지금 얼마나 빠르게 진화하고 있는지 실감하고 계신가요? 알고 보면 우리 일상 속에 이미 깊숙이 들어와 있답니다.안녕하세요! 저는 요즘 AI에 푹 빠져서 공부하고 있는 평범한 직장인입니다. 얼마 전 회의 시간에 상사가 “우리도 이제 빅데이터 분석 좀 해봐야 하지 않겠냐?”고 말한 순간부터, 저는 이 기술이 얼마나 중요한지를 새삼 느끼게 되었어요. 그 후로 머신러닝이니 딥러닝이니 하는 단어들을 하나하나 파고들면서 매일 밤이 즐거운 고통의 시간입니다. 혹시 여러분도 AI 기술이 궁금했지만 어디서부터 시작해야 할지 몰랐다면, 오늘 이 글이 도움이 될 거예요. 아주 쉽게, 그리고 흥미롭게 풀어드릴게요! 목차 .. 2025. 3. 22. 머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔 📋 목차 머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔 결측값 처리 방법 🛠 이상값 제거 방법 🔍 데이터 정규화 및 스케일링 📊 실전 예제 코드 💡 자주 묻는 질문 ❓ 머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔머신러닝 모델을 만들기 전에 가장 먼저 해야 할 작업이 무엇일까요? 바로 데이터 전처리입니다. 데이터가 정리되지 않은 상태에서 모델을 학습시키면, 엉뚱한 결과를 얻거나 성능이 낮아질 수 있어요.데이터 전처리가 중요한 이유는 다음과 같습니다:✅ 노이즈 제거: 잘못된 데이터나 불필요한 데이터를 걸러내야 모델이 더 정확한 패턴을 학습할 수 있어요.✅ 결측값 및 이상값 처리: 데이터가 비어 있거나 너무 튀는 값이 있으면 학습에 방해가 될 수 있어요.✅ 스케일링 & 정규화: 데이터의 크.. 2025. 3. 11. 파이썬으로 시작하는 머신러닝: 기본 설치와 환경 설정 가이드🐍 Anaconda, Jupyter Notebook 설치 방법과 주요 라이브러리 소개(NumPy, Pandas, Scikit-learn 등)초보자가 머신러닝 환경을 빠르게 설정하고 시작할 수 있도록 도움을 주는 가이드 1. 서론: 머신러닝을 시작하기 위한 첫걸음🤖 머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한가요? 파이썬은 머신러닝을 배우기에 가장 적합한 프로그래밍 언어 중 하나로, 다양한 라이브러리와 지원을 제공합니다. 이번 가이드에서는 Anaconda와 Jupyter Notebook을 활용하여 머신러닝 환경을 쉽게 구축하는 방법을 소개합니다. 또한, 머신러닝에 필수적인 NumPy, Pandas, Scikit-learn 등의 주요 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법도 함께 다룹니다.📌 이 가.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
