데이터 전처리와 피처 스케일링 기법딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 적절한 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 이해할 수 있도록 변환하는 과정이며, 그중에서도 피처 스케일링(feature scaling)은 모델의 성능을 크게 향상시키는 중요한 단계입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 전처리와 피처 스케일링 기법에 대해 설명하고, Python을 활용한 예제 코드도 함께 살펴보겠습니다.1. 데이터 전처리란?데이터 전처리는 머신러닝 및 딥러닝 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터를 변환하는 과정입니다. 주로 다음과 같은 작업이 포함됩니다.결측치 처리 (Missing Value Handling): 누락된 데이터를 채우거나 제거하는 과정이상치 처리 (Outlier Ha..
