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머신러닝을 활용한 센서 데이터 통합 전략

📡 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..
머신러닝 2025. 3. 21. 22:27
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