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..
