#6. 데이터 전처리: 쓰레기 온라인 카지노 게임 줄이는 방법
1. 왜 ‘전온라인 카지노 게임’가 필요한 걸까?
허거걱왜냐? 아무리 좋은 요리법을 따라도 썩은 재료로 만든다면 엉망인 요리가 된다!
데이터 전처리는 AI 모델이 학습을 제대로 할 수 있도록, 온라인 카지노 게임 정리하고 손질하는 사전 작업이다.
AI는 사람이 보기엔 무시할 만한 잡음이나 오류도 그대로 받아들인다.
따라서 입력값이 엉망이면 아무리 좋은 모델도 성능이 엉망이 된다. 이를 흔히 "Garbage In, Garbage Out(GIGO)"이라고 부른다.
예를 들어, 스팸메일을 판별하는 모델을 학습시키는데
메일의 발송 시간, 폰트 크기 같은 의미 없는 온라인 카지노 게임만 넣었다고 가정해 보자.
이 경우 모델은 “오전 9시에 온 메일은 스팸이다” 같은 엉뚱한 규칙을 학습할 수 있다.
전온라인 카지노 게임를 안 하면 무슨 일이 생길까?
만약 결측치, 오타, 중복, 비정상적인 값들이 그대로 들어가면
→ AI는 그 안의 노이즈까지도 학습한다.
→ 결국 모델은 본질과는 다른 방향의 규칙을 학습할 수 있다. 먹지도 못할 음식을 고생해서 만드는 것과 진배없음~
2. 전온라인 카지노 게임에서 하는 대표적인 작업들
(1) 결측치 온라인 카지노 게임
온라인 카지노 게임에빠진 값이 있는 경우,
삭제하거나 / 평균값으로 채우거나 / "없음" 자체를 하나의 의미로 인식하도록 조정해야 한다.
예를 들어, 사용자 나이 정보가 누락된 경우
→ 전체 평균 나이로 채우거나
→ ‘미입력’이라는 별도 그룹으로 분류할 수 있다.
(2) 이상치 제거
이상치는 주변 값들과 비교해 극단적으로 튀는 값을 의미한다. 단순히 평균 표준편차를 벗어난 값을 제거할 수도 있지만, 그 값이 실제로 중요한 유저나 특이 패턴을 가진 사람일 수도 있기 때문에 기획자와 분석가가 맥락을 보고 판단해야 하는 작업이다.
예를 들어,
대부분 유저가 한 달에 3~5만 원 결제하는데 어떤 유저가 100만 원 이상을 결제했다면
→ 이는 단순한 오류일 수도 있고, 어뷰징일 수도 있고, 우리 서비스를 이끌어가는 'VIP 유저'일 수도 있다.
→ 숫자만 보고 제거하는 것이 아니라, 서비스 관점에서 해석이 필요하다.
(3) 텍스트 정제
텍스트 온라인 카지노 게임 모델이 이해할 수 있도록 정리하는 작업이다. 이 작업은 보통 텍스트 마이닝의 첫 단계로 분류된다.
주요 작업은 다음과 같다.
중복된 표현, 특수문자, 이모티콘, 불필요한 조사 등 제거
“좋았어요~ 짱입니다ㅋㅋㅋ” → “좋다”, “최고” 등으로 의미 중심으로 정제
‘좋았어요’, ‘좋음’, ‘좋네’ 같은 표현은 모두 ‘좋다’로 통일하는 표제어 온라인 카지노 게임
최근에는 GPT 같은 LLM 모델이 사전학습에서 이 정제과정을 이미 학습했지만,
서비스 성격에 따라 욕설 필터링, 오타 대응, 감정 분석 기준 정하기 등은 여전히 기획자가 설계하거나 기준을 제시해야 하는 영역이다.
(4) 정규화
정규화는 서로 다른 크기의 숫자 값을 비슷한 범위로 맞추는 작업이다. 숫자의 단위나 스케일이 다르면, 모델이 어떤 값이 중요한지를 잘못 판단할 수 있기 때문이다.
예를 들어,
- ‘나이’는 20 ~ 60 사이의 값이고,
- ‘연봉’은 3천만 원 ~ 2억 원일 수 있다.
모델은 연봉의 숫자 자체가 훨씬 크기 때문에 이를 더 중요한 변수로 착각할 수 있다. (오잉)
정규화는 이런 문제를 막기 위해 모든 입력값을 0~1 사이의 값으로 변환하여, 동일한 기준에서 비교할 수 있도록 만들어준다.
3. 전온라인 카지노 게임는 한 번만 하면 끝일까?
전온라인 카지노 게임는 ‘한 번 정리하면 끝’이 아니다.
온라인 카지노 게임는 지속적으로 바뀌고, 서비스 기준도 바뀌기 때문에 전처리 기준도 온라인 카지노 게임 흐름에 따라 계속 살아 움직이는 구조이다.
예를 들어,
네이버 가입 화면기존에는 성별이 ‘남성/여성’으로만 구성되어 있었지만
서비스 개편 이후 ‘논바이너리’, ‘선택 안 함’ 항목이 추가되었다면
→ 이 값들도 새롭게 반영할 수 있도록 기준을 재정의해야 한다!
기획자의 시선
☞ 전온라인 카지노 게임가 제대로 되지 않으면 모델이 아무리 좋아도 성능이 떨어진다.
☞ 어떤 온라인 카지노 게임 어떤 방식으로 정리할지 결정하는 기준은, 서비스 맥락에 따라 달라지므로 기획자가 가장 잘 알아야 한다.
☞ 이상치는 무조건 제거가 아니라, “이건 분석 대상인가?”를 먼저 고민해봐야 한다
☞ 입력값이 잘못되면 모델은 실제와 전혀 다른 결과를 학습할 수 있다.
(번외) 재미로 보는 기획자, 데이터 분석가, 개발자의 회의 상황 예시
프로젝트 목표:
결제 가능성이 높은 유저를 예측해서, 프로모션 타겟팅에 활용할 수 있는 모델을 만든다.
기획자:
지난주에 분석해 보니까 ‘리뷰를 자주 쓰는 유저’가 결제율이 높더라고요.
그래서 리뷰 수를 하나의 피처로 꼭 넣고 싶은데… 온라인 카지노 게임 편차가 심해서 모델이 오해하지 않을까 걱정돼요.
온라인 카지노 게임 분석가:
맞아요. 상위 0.5% 유저가 리뷰 수 200개 이상 쓰고, 대부분은 3~5개 수준이에요.
지금 그대로 넣으면 모델이 ‘리뷰 200개 쓴 사람만 결제함’이라고 학습할 수도 있어요.
그래서 log 변환이나 구간화해서 정규화하는 게 나을 것 같아요.
아니면 리뷰 수 50개 이상은 전부 ‘활발 유저’로 라벨링할 수도 있고요.
기획자:
좋아요. 숫자 그대로 넣는 것보다,
‘리뷰 활발 유저냐 아니냐’처럼 바꿔서 의미를 줄 수 있는 피처가 더 나을 것 같아요.
그리고 가입일 혹시 보셨나요? 생각보다 오래된 날짜가 있던데…
온라인 카지노 게임 분석가:
맞아요. 가입일이 1970년으로 되어 있는 유저가 100명 정도 있어요.
버그일 수도 있고, 테스트 계정일 수도 있어요.
패턴을 망칠 수 있으니 제거해야 해요.
개발자:
가입일 오류가 계속 쌓이면 모델 안정성에 영향 줄 수 있어요
프론트에서 입력 검증도 걸고, 이후에 모델에 들어가기 전에도 전온라인 카지노 게임해서 필터링 걸게요.
기획자:
좋아요. 그럼 이렇게 정리해 볼게요.
리뷰 수는 log 변환하고, 50개 이상은 ‘활발’ 라벨링 추가
가입일 오류 온라인 카지노 게임는 제거
체류 시간은 0~1로 정규화
클릭 수는 그대로 넣되, 극단적인 수치는 별도 확인
이 기준대로 다시 온라인 카지노 게임 준비해서 학습 돌려보시죠!
~학습 후~
온라인 카지노 게임 분석가:
모델 성능은 좋아졌는데, ‘리뷰 수’가 없는 유저들은 예측 정확도가 낮아요.
기획자:
그러면 ‘리뷰 미작성자 그룹’을 따로 만들어서,
리뷰 없이도 판단 가능한 피처 조합을 따로 만들 수 있을까요?
(등등...)
