기계학습에서 데이터 수집 및 전처리는 전체 프로세스의 핵심적인 첫 단계입니다. 이 과정은 모델의 성능과 정확도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 데이터 수집은 기계학습 프로젝트의 목표와 목적에 관련된 데이터를 수집하는 과정을 말합니다. 이를 통해 최종적으로 기계학습 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용될 데이터셋을 얻게 됩니다. 데이터 전처리는 이렇게 수집된 원시 데이터를 기계학습 알고리즘이 이해하고 효과적으로 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 데이터 수집은 기계학습 파이프라인에서 가장 기본적이면서도 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 프로젝트의 목표에 부합하는 관련 데이터를 식별하고 측정하여 수집합니다. 데이터의 품질과 관련성은 모델의 정확성과 효율성에 직접적인 영향을 미치기 ..