Feature Engineering : 데이터 정제와 가공 1. AI 모델 성능을 위한 효과적인 데이터 준비 과정오늘날 AI 발전의 핵심은 단순한 기술 혁신을 넘어, 데이터의 품질과 세밀한 가공 과정에 의해 결정됩니다. 데이터는 이제 AI 모델링의 근본 자원이며, 이를 어떻게 다듬고 활용하느냐에 따라 예측력과 신뢰성이 달라집니다. 이러한 과정에서 피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 AI 모델의 성공을 좌우하는 핵심 단계로 자리 잡았습니다. 피처 엔지니어링은 간단히 말해, 예측 모델의 성능을 높이기 위해 기존 데이터를 가공하고 새로운 특성을 만드는 과정입니다. 이를 통해 AI가 단순한 정보 분석을 넘어 중요한 패턴을 찾고 신뢰성 있는 예측을 수행할 수 있게 됩니다. 마치 모래성을 쌓을 때, 흩어진 모래를 적절히 다지고 물을 더해 견고한 구조를.. 2024. 10. 31. 이전 1 다음
