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머신러닝에서의 데이터 유형 이해: 정형, 비정형, 반정형

머신러닝 프로젝트에서 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터의 유형을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 데이터는 크게 정형, 비정형, 반정형 데이터로 나눌 수 있으며, 각 유형에 따라 적합한 처리 방식과 분석 기법이 달라집니다. 본 포스팅에서는 각 데이터 유형의 특징과 활용 사례를 살펴보고, 머신러닝 모델 구축에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 📊 정형 데이터 (Structured Data) 정형 데이터는 미리 정의된 스키마에 따라 구성된 데이터로, 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 스프레드시트 형태로 저장됩니다. 각 열(column)은 특정 속성을 나타내고, 각 행(row)은 해당 속성에 대한 값을 포함합니다. 정형 데이터는 데이터의 구조가 명확하기 때문에 검색, 정렬, 분석이 용이..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:08
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