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머신러닝에서의 피처 추출(Feature Extraction)

머신러닝 모델의 성능은 어떤 피처를 사용하느냐에 따라 크게 달라진다. 적절한 피처를 선택하고 추출하는 것은 모델의 정확도와 효율성을 높이는 데 매우 중요하다. 이 글에서는 피처 추출의 기본 개념과 다양한 방법에 대해 알아본다.🤔 피처 추출이란? (What is Feature Extraction?)피처 추출은 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 머신러닝 모델이 학습하기에 적합한 형태로 변환하는 과정이다. 원시 데이터는 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태일 수 있으며, 이러한 데이터는 그 자체로는 모델에 직접 입력하기 어렵다. 피처 추출을 통해 데이터의 중요한 특성을 나타내는 숫자 형태의 피처 벡터로 변환함으로써 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다.예를 들어, 이미지 데이터에서 색상 히스토..
머신러닝 2025. 4. 12. 15:20
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