차원축소1 데이터를 축소하는 전략에는 어떤 것들이 있을까? (Data Reduction Strategies) 1. 데이터 축소에 대해 알아보자 개요 데이터 축소는 데이터의 차원을 줄이는 과정으로, 원본 데이터의 특성을 보존하면서 불필요한 정보를 제거하여 데이터를 간결하고 효율적으로 만드는 과정입니다. 이는 머신러닝 및 데이터 분석에서 중요한 단계 중 하나로 모델의 성능을 향상하고 계산 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 하며, 데이터의 특성과 목적에 맞게 적절한 축소 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 필요성 데이터베이스나 데이터 웨어하우스는 테라바이트 단위의 데이터를 저장할 수 있습니다. 완전한 데이터 집합에 대해 복잡한 데이터 분석을 실행하는 데는 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 데이터 축소 전략 종류 차원 축소(Dimensionality Reduction) 데이터의 차원을 줄이는 방법으로, 불필요한 속성을 .. 2024. 3. 18. 이전 1 다음
