데이터축소1 [빅데이터분석] 3강. 전처리 전처리 데이터 전처리의 중요성 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 (garbage in, garbage out) 우수한 분석 알고리즘을 설계하는 것만큼이나 충분히 가다듬어진 데이터를 확보하는 것이 중요 데이터 전처리에 대부분의 조직들이 많은 시간과 노력을 소비함 (** 인공지능 알고리즘에서 필요한 것 -> 많고 정확한 데이터. 아무리 좋은 알고리즘이더라도 양질의 데이터가 없으면 성능이 좋지 못할 수 있음) (** model centreic AI -> Data centric AI : Labeling된 data의 중요성이 높아짐) 데이터 품질 (data quality) 다양한 측면의 데이터 품질이 존재 Accuracy (정확도): correct or wrong, accurate or not Completenes.. 2024. 4. 15. 이전 1 다음
