전처리3 텍스트 마이닝 텍스트 마이닝은 대량의 텍스트 데이터에서 정보를 추출하고 이해하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 자연어 처리 (NLP), 통계 분석, 기계 학습 등을 활용하여 텍스트로부터 유용한 정보를 도출하는 데 중점을 둡니다. 다양한 응용 분야에서 텍스트 마이닝 기술은 인사이트를 얻고 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 텍스트 마이닝의 주요 단계와 기술적 측면을 살펴보겠습니다. 1. 텍스트 수집 (Text Collection): 텍스트 마이닝의 시작은 대량의 텍스트 데이터를 수집하는 단계입니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 나올 수 있으며, 웹 스크래핑, 문서 색인화, 소셜 미디어, 로그 파일 등에서 추출됩니다. 2. 텍스트 전처리 (Text Preprocessing): 수집한 텍스트 데이터는 정제되고 구조화되어야.. 2023. 11. 18. 딥러닝 인공신경망 구축시 고려사항 신경망을 구축할 때 고려해야 하는 여러 가지 중요한 사항이 있습니다. 이러한 고려 사항은 모델의 효율성, 성능 및 안정성에 영향을 미칩니다. 아래에서 신경망을 구축할 때 고려해야 하는 중요한 사항에 대해 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집 및 전처리: 데이터 품질: 신경망 모델의 성능은 데이터 품질에 크게 의존합니다. 오류, 이상치 또는 누락된 데이터를 처리하고 품질을 향상하는 데이터 정제 작업이 필요합니다. 데이터 분할: 데이터를 학습, 검증 및 테스트 세트로 분할하여 모델을 평가하는 데 사용해야 합니다. 2. 모델 아키텍처 선택: 아키텍처 유형: 어떤 문제를 해결하느냐에 따라 적절한 신경망 아키텍처를 선택해야 합니다. 이미지 처리에는 합성곱 신경망(CNN)이 효과적이며, 순환 신경망(RNN)은 순차 데.. 2023. 11. 10. KDD 분석 단계별 세부내용들 데이터셋 선택은 KDD 분석의 첫 번째 단계입니다. 데이터셋은 분석의 목표와 범위를 고려하여 적절하게 선택해야 합니다. 데이터셋의 크기, 품질, 적합성 등을 고려하여 분석에 필요한 데이터를 선택해야 합니다. 1. 데이터 전처리 데이터 전처리는 데이터 마이닝을 수행하기 전에 데이터를 정제하고 가공하는 단계입니다. 데이터 전처리에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다. 결측값 처리: 데이터에 존재하는 결측값을 처리합니다. 이상치 처리: 데이터에 존재하는 이상치를 처리합니다. 데이터 변환: 데이터의 형태나 단위를 변환합니다. 표준화: 데이터의 분포를 일정하게 조정합니다. 2. 데이터 변환 데이터 변환은 데이터 마이닝을 수행하기 전에 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계입니다. 데이터 변환에는 다음과 같은 작.. 2023. 9. 17. 이전 1 다음
