data-preprocessing

모델 학습 전 원시 데이터를 정제하고 변환하는 과정이다. 데이터 품질이 모델 성능의 상한선을 결정하므로 머신러닝 워크플로에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힌다.