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데이터에 대한 자주 묻는 질문

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 차이점은 무엇인가요?

구조화된 데이터는 행과 열이 있는 테이블과 같이 미리 정의된 형식으로 구성되어 있습니다. 반면 비구조화된 데이터는 고정된 형식이 없고 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등이 포함될 수 있습니다.

데이터 정제의 중요성은 왜 중요한가요?

데이터 정제는 AI 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 모순, 오류 및 누락 값을 제거하는 데 도움을 줍니다. 깨끗한 데이터는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과로 이어집니다.

데이터 전처리란 무엇인가요?

데이터 전처리는 원시 데이터를 AI 모델에 적합한 형식으로 변환하는 작업을 말합니다. 이는 정규화, 특성 스케일링, 범주형 변수 인코딩 및 누락 값 처리를 포함할 수 있습니다.

AI 모델을 훈련하기 위해 얼마나 많은 데이터가 필요한가요?

필요한 데이터량은 문제의 복잡성과 선택한 AI 모델에 따라 달라집니다. 일반적으로 보다 복잡한 문제와 깊은 모델은 효과적인 훈련을 위해 더 큰 데이터셋이 필요합니다.

AI 모델 평가에서 데이터는 어떤 역할을 하나요?

데이터는 훈련된 AI 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 모델은 정확도, 정밀도, 재현율 및 기타 관련 지표를 측정하는 별도의 유효성 데이터에서 평가됩니다.

AI 모델은 비구조화된 데이터에서 학습할 수 있나요?

예, 딥러닝 신경망과 같은 AI 모델은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비구조화된 데이터에서 학습할 수 있습니다. 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 기술을 사용하여 비구조화된 데이터에서 의미 있는 특성을 추출할 수 있습니다.