시작하며 우리가 머신러닝을 하면서 어떤 알고리즘이나 기법을 사용하여 모델을 학습시킬 것인가도 중요하지만, 학습을 위해 사용되는 데이터를 어떻게 가공해서 모델에게 학습시킬 것인가 도 정말 중요합니다. 오늘은 데이터 전처리(Feature Scaling) 를 배우면서 효과적인 학습을 위해 어떻게 데이터를 가공하고 어떤 이점을 지니고 있는지 공부해보겠습니다. 데이터 전처리(Feature Scaling) 막대기의 길이를 비교하는 경우 를 생각해봅시다. 우리가 막대기의 대소관계를 파악하기 위해서는 왼쪽 처럼 아무렇게나 널부러뜨려놓고 눈대중으로 비교하기보단, 오른쪽 처럼 동일한 선상에 막대기를 가지런히 놓고 관측하면 훨씬 더 정확하고 빠르게 대소관계를 알 수 있겠죠? 우리가 머신러닝에서 사용할 데이터도 마찬가지입니다..