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머신러닝 프로젝트에서 성공적인 결과를 얻기 위해 탐색적 데이터 분석(EDA)은 필수적인 단계이다. EDA를 통해 데이터의 숨겨진 패턴, 이상치, 관계를 파악하고, 모델링에 필요한 정보를 얻을 수 있다. 이 글에서는 효과적인 EDA를 위한 모범 사례를 소개한다.🔍 EDA란 무엇인가? (What is EDA?)탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 시각화하고 요약하여 주요 특성을 파악하는 과정이다. EDA는 데이터를 깊이 이해하고, 데이터의 품질을 평가하며, 머신러닝 모델링에 적합한 데이터를 준비하는 데 도움을 준다. EDA는 가설을 세우고, 데이터의 잠재적 문제점을 발견하며, 후속 분석 방향을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 📊 EDA 모범 사례 (Best Practices for EDA)데이터..

📡 센서 데이터 통합, 왜 중요할까?센서 데이터 통합은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 필수적인 과정이다. 다양한 센서에서 수집된 데이터를 효과적으로 결합하여 분석함으로써, 보다 정확하고 유의미한 결과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 자율주행차의 경우, 카메라, 레이더, 라이다 등 여러 센서에서 수집된 데이터를 융합하여 주변 환경을 정확하게 인식한다. 이러한 통합 과정을 통해 데이터의 중복을 제거하고, 결측값을 처리하며, 서로 다른 데이터 형식 간의 호환성을 확보할 수 있다.🧩 데이터 통합 전략: 기본 원리데이터 통합 전략은 크게 데이터 퓨전(Data Fusion)과 데이터 병합(Data Merging)으로 나눌 수 있다. 데이터 퓨전은 여러 센서의 데이터를 결합하여 새로운 데이터를 생성하는 방식..