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파이썬, 데이터, 데이터 시각화

데이터(data)와 데이터 리터러시(data literacy)가 중요한 이유

AI 열풍이 불면서 '데이터 리터러시(data literacy)'라는 개념이 중요해지고 있습니다. '데이터 리터러시'는 데이터를 읽고, 이해하고, 분석하며, 그 결과를 통해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 이는 데이터를 통해 의미를 찾고, 데이터의 질과 구조를 평가하며, 데이터 분석 결과를 비판적으로 해석하는 능력을 포함합니다. 데이터 리터러시는 단순히 숫자나 통계를 해석하는 것을 넘어서, 그 데이터가 어떻게 수집되었고, 어떤 가정 하에 분석되었는지, 그리고 그 결과가 어떤 의미를 가지는지를 이해하는 것을 포함합니다. 데이터 리터러시는 모든 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업, 교육 기관, 정부 기관 등에서 데이터의 가치를 인식하고 데이터 리터러시 교육을 강화하는 추세입니다..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

데이터의 정규화(normalization) 또는 표준화(standardization)이 필요한 이유

[목차] 1. 서론 2. 데이터의 정규화(normalization)와 표준화(standardization) 개념 소개 3. 정규화와 표준화의 목적과 필요성 3.1. 이상치(outliers) 처리 3.2. 변수 간 스케일 차이 해결 3.3. 모델의 수렴 속도 향상 3.4. 고차원 데이터의 문제 해결 4. 정규화와 표준화 방법 4.1. 정규화 4.2. 표준화 5. 정규화와 표준화의 선택 기준 5.1. 모델 종류에 따른 선택 5.2. 데이터 분포와 특성 고려 5.3. 성능 비교 및 실험 결론 6. 결론 1. 서론 머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 예측 모델을 만드는 분야로, 데이터의 품질과 특성이 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 데이터 전처리는 머신러닝 과정에서 필수적인 단계로, 이 중에서도 정..