Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- NewsWhale
- 데이터분석
- Convolution Neural Network
- bias
- 인공지능
- 크롤링
- CNN 실습
- CRISP-DM
- MaxPooling2D
- AWS 입문자를 위한 강의
- 데이터처리
- plot_model
- fashion mnist
- Neural Network
- AI
- 딥러닝
- 모델평가
- OneHotEncoding
- learning_rate
- kt에이블스쿨
- 뉴스웨일
- 데이터크롤링
- Pooling Layer
- 머신러닝
- CNN
- explained AI
- pandas
- CIFAR-10
- 데이터
- 키워드 기반 뉴스 조회
Archives
- Today
- Total
목록가변수화 (1)
jjinyeok 성장일지

앞선 강의는 데이터를 정리하고 이해하는 과정이었다. 이번 과정은 모델링을 위한 데이터 전처리에 관한 과정이다. 1. 전처리가 필요한 이유는? 모델링을 위해 데이터는 필수적인 요건 2가지와 선택적인 요건 1가지를 지닌다. 모든 셀은 값이 있어야 한다. 모든 셀의 값은 숫자여야 한다. (필요에 따라) 숫자의 범위가 일치해야 한다. 따라서 우리는 NaN 조치 가변수화 (필요에 따라) 스케일링 위 3가지 전처리 방법을 통해 하나의 잘 정리 정제된 데이터프레임을 만들어야 한다. 2. NaN 조치 NaN이란 Not a Number 즉 빈 값이라는 의미이다. 모델링 과정에서 NaN은 존재하면 안되기 때문에 중요해서 버릴 수 없는 데이터라면 반드시 데이터 처리 과정에서 NaN에 대한 조치를 취해주어야 한다. NaN을 ..
[KT AIVLE School]
2022. 8. 15. 21:11