서론 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 연구 분야로, 이를 위해선 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 다양한 형태와 형식으로 존재하며, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필요한데, 이를 '데이터 인코딩'이라고 합니다.
데이터 인코딩은 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 머신러닝 모델의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 중요한 단계로서, 머신러닝 알고리즘은 숫자로 표현된 데이터를 처리하는데, 이 때문에 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 '범주형 인코딩', 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 '텍스트 인코딩' 같은 다양한 인코딩 방법이 사용됩니다.
데이터 인코딩은 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나입니다. 인코딩을 통.....
