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인공지능 2

[Machine Learning] 1. 데이터의 분석 : 데이터 전처리

데이터(Data)  데이터는 현대 사회에서 가장 중요한 자원 중 하나로 자리잡고 있다. 예를 들어 기업은 데이터에 기반한 의사결정을 통해 회사 고유의 경쟁력을 강화하고, 연구자들은 데이터 분석을 통해 새로운 인사이트를 얻으며, 데이터 분석의 보편화로 개인들도 데이터 기반 도구를 활용해 일상생활 속 여러 문제를 개선하고 있다. 하지만 데이터는 그 자체로서의 가치를 가지기 보다, 올바르게 가공되거나 정제될 때 그 가치가 드러난다.   데이터는 일상 혹은 연구 상황 등에서 마주할 수 있는 관찰 가능한 모든 정량적, 비정량적 수치를 포함한다. 좁은 의미로는 병원에서의 환자 건강 수치나 CT 이미지 데이터 등이 데이터가 될 수 있으며, 광범위하게는 여러 통계 자료를 포함하기도 한다. 본 글에서 초점을 맞추는 부분..

[Machine Learning] 0. 머신러닝이란?

Machine Learning 기계와 공학의 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔으며, 특히 자동화의 도입은 생산성과 효율성을 크게 향상시켰다. 과거에는 주로 물리적인 작업의 기계화가 중심이었지만, 오늘날 인간의 의사결정과 문제 해결 능력을 보조하거나 대체할 기술이 중요해지고 있다. 이와 같은 요구에 부응하여 등장한 것이 바로 머신러닝(Machine Learning)이다. 머신러닝은 데이터를 활용하여 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 미래를 예측하거나 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술이다. 이는 단순한 자동화를 넘어, 스스로 학습하고 진화할 수 있는 시스템을 가능하게 하며, 현대 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다.   머신러닝(Machine Learning)은 기..