728x90 DataCleaning2 [PYTHON] 소형 모델(SLM)이 거대 모델을 능가하게 만드는 5가지 데이터 정제법과 해결 방법 1. 서론: 왜 거대한 모델이 항상 정답은 아닌가?지금까지의 AI 트렌드가 '더 크게(Bigger is Better)'였다면, 2026년 현재의 실무 트렌드는 '더 작고 날카롭게(Smaller and Sharper)'로 변화하고 있습니다. 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 모델(LLM)은 범용성은 뛰어나지만, 특정 도메인이나 한정된 자원 환경에서는 비효율적일 수 있습니다. 핵심은 데이터의 양보다 질입니다. 정제되지 않은 1TB의 데이터보다, 완벽하게 가공된 1GB의 데이터가 소형 모델(SLM, Small Language Models)을 거대 모델 이상의 전문가로 만듭니다. 본 글에서는 Python을 활용하여 데이터를 정제하고, SLM의 성능을 극대화하는 구체적인 방법과 기술적 차이를 다룹니다.2. 데이터.. 2026. 4. 24. [PYTHON] 결측치(NaN) 처리를 위한 4가지 결정적 전략과 데이터 무결성 해결 방법 7가지 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 수행할 때 가장 먼저 마주하는 적은 복잡한 알고리즘이 아닙니다. 바로 비어 있는 값, 즉 결측치(Missing Value, NaN)입니다. 결측치를 단순히 삭제하거나 평균으로 채우는 방식은 데이터의 편향을 초래하고 모델의 예측 성능을 처참하게 망가뜨릴 수 있습니다. 2026년 현재, 데이터 사이언스 분야에서는 단순한 '채우기'를 넘어 데이터의 생성 맥락을 고려한 '지능적 임퓨테이션(Imputation)'이 표준이 되었습니다. 본 포스팅에서는 결측치의 발생 유형을 분석하고, 데이터 무결성을 유지하면서도 분석 가치를 극대화할 수 있는 4가지 전문 전략과 실무 현장에서 즉시 활용 가능한 7가지 해결 사례를 심층적으로 다룹니다.1. 결측치 발생 유형별 특징 및 처리 방식의 차이결.. 2026. 3. 31. 이전 1 다음 728x90
