왜 데이터 전처리가 중요한가?데이터 전처리(Data Preprocessing)는 AI 모델이 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 정리하고 준비하는 과정입니다. 데이터의 품질이 AI 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 전처리는 AI 개발에서 매우 중요한 단계입니다. 깨끗하고 일관성 있는 데이터를 제공해야만 모델이 올바른 패턴을 학습할 수 있으며, 그렇지 않으면 모델이 부정확하거나 편향된 결과를 생성할 수 있습니다.오늘은 데이터 전처리의 주요 단계와 각 과정에서 중요한 작업을 설명하겠습니다.1. 데이터 수집과 탐색데이터 수집은 AI 프로젝트의 시작 단계입니다. 모델이 학습할 데이터가 충분히 모였는지, 다양한 상황을 포함하고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 다양한 출처에서 데이터를 수집하고, 결합하여..