ML 엔지니어에게는 유저로 부터 수집된 여러 데이터들이 주어집니다. 이러한 데이터들 중에는 유저의 실수 혹은 서버의 오류와 같은 문제들로 인해 나쁜 데이터가 있을 수 있습니다. ML 엔지니어들은 일반적인 데이터의 상황과 다른 나쁜 데이터를 찾아 정제하는 과정을 수행하여야 합니다. 이번 포스트에서는 나쁜 데이터를 정제하는 방법에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다. 특성 값 조정(Scaling feature values)조정(Scaling)이란, 수집된 특성 값을 0~1 또는 -1~+1의 표준 범위로 변화하는 것을 말합니다. 만약 특성이 하나인 데이터 세트에서는 조정(Scaling)하는 과정이 불필요하겠지만, 데이터 세트가 여러 특성으로 구성되어 있다면 특성 조정(Feature Scaling)을 통해 다음과 같은..
