이번 시간에는 머신러닝을 위한 데이터 전 처리를 이해해보도록 하겠다. 우선 머신러닝 과정을 이해할 필요가 있다. 이 머신러닝 과정은 크게 네 가지로 나눌 수 있다. 데이터를 수집하고 이 데이터들을 머신러닝 학습에 사용하기 전에 머신러닝에 사용할 수 있는 형태로 처리를 해줘야 하는데 이것을 데이터 분석 및 전 처리 과정이라고 한다. 마지막에는 평가를 하는데 잘 안되었다면 다시 학습하거나, 분석을 다시하거나, 새로운 데이터로 수집하거나 하는 전 단계 과정으로 돌아가게 된다. 그러면 대표적인 데이터 전 처리의 역할에 대해 보겠다. 크게 세 가지로 정리할 수 있는데, 첫 번째는 머신러닝의 입력 형태에 맞게 데이터를 변환한다는 것이다. 두 번째는 이상한 값들을 처리하는 데이터 정제의 역할이다. 세 번째는 아까봤던..
