반응형 머신러닝워크플로우1 AI 데이터 수집 자동화: 파이썬으로 시작하는 데이터 크롤링과 전처리 “AI 모델의 성능은 데이터 품질이 결정한다.” 아무리 뛰어난 알고리즘이라도, 학습 데이터가 부정확하거나 부족하면 결국 결과도 왜곡됩니다.안녕하세요. 실전 프로젝트와 산업용 모델을 수십 건 이상 구축해본 AI 전문가입니다. 오늘은 딥러닝·머신러닝 모델을 학습시킬 때 가장 중요하지만 동시에 많은 팀이 어려워하는 “학습 데이터 수집”에 대해 실무적 관점에서 정리해보려 합니다.특히 이 글에서는 단순한 ‘스크래핑’ 수준을 넘어, 품질 높은 학습 데이터를 어떻게 확보하고, 전처리·라벨링·검증까지 이어지는 흐름을 체계적으로 안내드릴게요. 📌 바로가기 목차1. AI 예측 프로젝트 개요 및 목표 설정 2. 사용할 OpenAPI 선정 및 구조 분석 3. 데이터 수집 및 저장 (requests 사용) 4. 데이터 전처리.. 2025. 4. 22. 이전 1 다음 반응형
