데이터 전처리 데이터 정규화 normalization - 모든 feature가 양수인 경우 학습이 느려짐 --> 특징값의 평균이 0이 되도록 변환을 수행해야 함 --> 특징 별로 독립적으로 평균을 구한 다음 원래 feature에서 평균을 빼는 연산 수행 시 쉽게 변환 가능 - feature의 규모가 다를 경우 --> 모든 특징의 표준편차를 1로 통일 --> 특징별로 독립적으로 표준편차 구한 다음 특징값을 표준편차로 나눔 * 특정 feature가 다른 feature보다 더 중요하게 작용할 경우 표준편차를 조절하면 됨 nominal value : 크기 개념을 가지지 않은 값 e.g. 파란색, 흰색, 보라색 --> one-hot 방식의 코드로 변환함 신경망 = 다수의 입력 신호를 받아서 하나의 신호를 출력함 ..
