ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: – 시퀀스 데이터(문장, 시간 시계열 등)를 처리하는 작업으로, 입력 데이터의 순서와 구조를 유지하며 모델 학습 및 예측을 수행. ㅇ 특징: – 순차적인 데이터 구조를 다룸. – 데이터 길이를 맞추기 위해 패딩이나 특수 토큰을 활용. – Recurrent Neural Networks(RNN), Transformer 등의 모델에서 주로 사용. ㅇ 적합한 경우: – 자연어 처리(NLP)에서 문장
ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: – 시퀀스 데이터를 처리할 때, 모델이 입력 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 특정 구조를 부여하는 과정. ㅇ 특징: – 입력 데이터의 길이가 가변적일 경우 패딩을 활용하여 고정된 길이로 조정. – 특수 토큰을 사용하여 데이터의 시작, 끝 또는 특정 정보를 표시. ㅇ 적합한 경우: – 자연어 처리(NLP) 작업에서 가변적인 문장 길이를
ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: 시퀀스 처리란 데이터를 순차적으로 처리하는 기술로, 자연어 처리와 같은 분야에서 사용됩니다. 모델이 문맥을 이해하거나 특정 패턴을 학습하도록 돕습니다. ㅇ 특징: 시퀀스 데이터는 길이가 가변적이고, 순서가 중요합니다. 이를 처리하기 위해 패딩과 특수 토큰을 활용합니다. ㅇ 적합한 경우: 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 데이터 분석 등 순차적 정보가 중요한 경우에 적합합니다. ㅇ
ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 데이터를 일정한 길이로 맞추는 작업을 포함한 기술. ㅇ 특징: – 가변 길이 데이터 처리 시 필수적. – 데이터의 일관성을 유지하며 모델 입력에 적합하게 변환. ㅇ 적합한 경우: – 자연어 처리에서 문장의 길이가 서로 다른 경우. – 시계열 데이터 분석에서 입력 길이를 통일해야 하는 경우. ㅇ 시험
ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: 시퀀스 데이터의 시작과 끝을 처리하기 위해 특수 토큰을 사용하는 방법. ㅇ 특징: – 시퀀스의 끝을 명확히 표시하여 모델이 더 효율적으로 학습할 수 있도록 도움. – 주로 자연어 처리(NLP)에서 사용되며, 끝을 의미하는 토큰이 자주 활용됨. ㅇ 적합한 경우: – 가변 길이의 시퀀스 데이터를 처리할 때. – 문장의 끝을 명확히 구분해야 하는
ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 입력 데이터의 시작을 표시하는 특수 토큰. ㅇ 특징: – 모델이 데이터의 시작점을 명확히 인식할 수 있도록 돕는다. – 일반적으로 자연어 처리(NLP)에서 사용되며, 시퀀스 예측 모델에서 필수적이다. – 고정된 토큰 값으로 설정되며, 데이터 전처리 과정에서 삽입된다. ㅇ 적합한 경우: – 문장 생성, 번역 모델과 같은 시퀀스 예측이
ㅁ 강건한 변환 ㅇ 정의: 데이터의 분포를 일정한 범위로 변환하여 모델의 학습 성능을 높이는 기법으로, 이상치의 영향을 최소화하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터의 중앙값과 IQR(Interquartile Range)을 사용하여 변환. – 이상치(outlier)에 강건함. – 데이터의 분포를 왜곡시키지 않음. ㅇ 적합한 경우: – 이상치가 많은 데이터셋. – 데이터의 분포가 비대칭적인 경우. ㅇ 시험 함정: – 강건한 변환과
ㅁ 데이터 타입 및 변환 ㅇ 정의: 데이터 타입 및 변환은 데이터를 분석 및 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미하며, 데이터의 일관성과 정확성을 보장하기 위해 수행된다. ㅇ 특징: 데이터의 형식 변환, 스케일링, 표준화, 정규화 등의 작업이 포함되며, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다. ㅇ 적합한 경우: 다양한 데이터 소스에서 수집된 데이터의 형식이 상이하거나,
ㅁ 데이터 타입 및 변환 ㅇ 정의: 데이터를 분석하거나 처리하기 위해 적절한 형태로 변환하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 정확성과 일관성을 유지하기 위해 필요함. – 다양한 데이터 타입 간의 변환이 가능하며, 수치형, 문자열형, 날짜형 등이 포함됨. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 분석 시 데이터 타입이 일치하지 않아 오류가 발생하는 경우. – 데이터 시각화나 모델링을 위해
ㅁ 데이터 타입 및 변환 ㅇ 정의: 데이터의 형식이나 구조를 변경하거나 변환하는 과정을 의미하며, 데이터 분석 및 기계 학습에서 필수적인 단계이다. ㅇ 특징: – 데이터의 일관성을 유지하고 분석 및 모델링에 적합한 형태로 변환한다. – 다양한 데이터 유형(정수, 실수, 문자열 등)을 다룰 수 있다. – 데이터 손실을 최소화하며 변환해야 한다. ㅇ 적합한 경우: – 분석에 필요한