인공지능 모델 평가 단계 1. 데이터 불러오기2. 데이터 전처리3. 학습/테스트 데이터로 분리4. 텐서 혹은 dataloader 구성5.딥러닝/머신 러닝 모델 정의6.모델 학습 루프7. 성능 평가(MSE, R2 SCORE 등) 인공지능은 내가 원하는 데이터를 가지고 알맞는 모델을 정의하여 학습시킨후 원하는 결과를 도출해내는 과정이 핵심이라고 할 수 있다. 다만 이 과정들 중에 아주 중요한 처리가 필요하다인공지능 모델은 인간과는 다른 언어와 데이터 처리를 담당하기 때문에 미리 처리하기 좋게 처리해주는 과정이 필요하다이과정이 바로 2번 데이터 전처리이다.이 전처리를 어떻게 하느냐에 따라 인공지능 모델의 성능이 올라갈수도 내려갈수도 있다.성능 향상에는 다양한 요소가 관여하지만 가장 처음 중요한 것이 데이터 ..
