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머신러닝 텍스트 데이터 전처리 기법: 깔끔한 텍스트로 모델 성능 향상

머신러닝 모델의 성능을 극대화하려면 데이터 전처리는 필수적인 과정이다. 특히 텍스트 데이터는 잡음이 많고, 다양한 형태로 존재하기 때문에 더욱 세심한 전처리가 요구된다. 이 글에서는 텍스트 데이터 전처리에 사용되는 다양한 기법들을 소개하고, 각 기법의 역할과 실제 적용 예시를 살펴본다. 📚 1. 텍스트 데이터 전처리의 중요성 (The Importance of Text Data Preprocessing) 텍스트 데이터는 이미지, 오디오 데이터와 달리 구조화되지 않은 형태(unstructured data)로 존재한다. 자연어의 다양성, 오타, 불필요한 특수문자, 다양한 언어 표현 방식 등은 머신러닝 모델이 텍스트 데이터를 제대로 이해하는 데 방해 요소로 작용한다. 전처리 과정을 통해 이러한 노이즈를 제거하..
머신러닝 2025. 3. 4. 23:40
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