필요성1 ML #5 : 머신러닝 데이터 샘플링 방법과 필요성 (확률적, 비확률적 샘플링) 데이터 샘플링 필요성머신러닝에서 입력 데이터가 많아지면 처리 속도가 느려지게 됩니다. 그렇기 때문에 머신러닝의 처리 속도를 빠르게 하기 위해서 대표되는 데이터로 최적화한 후에 머신러닝을 수행한다면 머신러닝의 학습 속도가 빨라집니다. 그렇다면 어떻게 해야 필요한 데이터만 사용할 수 있도록 데이터를 축소할 수 있는지 알아보겠습니다. 데이터 샘플링이란?데이터를 일부 정리해서 최적의 입력 데이터로 만드는 과정입니다. 데이터 샘플링을 예로 들자면 한 피자집의 작년 수익을 분석하기 위해 '일' 단위의 매출을 사용하는 것보다는 '월' 단위의 매출을 사용함으로써 머신러닝의 처리 속도를 빠르게 해줄 수 있습니다. 이와 같이 최적의 데이터를 만들에 내는 작업이 필요합니다. 데이터 샘플링 방법에는 확률적 샘플링, 비확률적 .. 2020. 4. 7. 이전 1 다음
