embedded methods1 머신러닝의 성공 열쇠: 특성 공학의 중요성 머신러닝의 성공 열쇠: 특성 공학의 중요성머신러닝 모델의 성능을 좌우하는 요소는 무엇일까요? 많은 사람들이 복잡한 알고리즘이나 딥러닝 아키텍처를 떠올리지만, 실무 데이터 과학자들 사이에서는 "알고리즘보다 데이터가 더 중요하다"는 말이 있습니다. 그 중심에는 '특성 공학(Feature Engineering)'이 있습니다. 오늘은 머신러닝 프로젝트의 성패를 좌우하는 특성 공학의 개념, 기법, 그리고 실전 응용에 대해 알아보겠습니다.특성 공학이란 무엇인가?특성 공학은 원시 데이터(Raw Data)에서 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상시키는 유용한 특성(Feature)을 생성, 변환, 선택하는 과정입니다. 쉽게 말해, 데이터가 가진 정보를 모델이 더 쉽게 학습할 수 있는 형태로 재구성하는 작업입니다.안드루 응(A.. 2025. 3. 15. 이전 1 다음
