Feature Extraction 설명중 질문

Question

6분경 Feature Extraction에 예를 들며 PCA, FA, SW를 말씀해주셨는데 이게 다 어떤거지요? 그리고 Feature Extraction 단어에서 'Feature'가 무엇입니까?

Answer

안녕하세요 민정님.

Feature라고 하는 것은 데이터의 독립변수(x) 를 의미합니다.

Feature extraction 알고리즘은 PCA, AutoEncoder 등 다양한 알고리즘이 있습니다.

본 강의에서는 자세한 내용까지는 다루고 있지는 않습니다.

구글에 검색해보시면 한글로 된 다양한 자료들이 있으니 참고 하시면 좋을 것 같습니다.

더불어, 전처리 과정 또한 다양한 방식으로 이루어집니다. 도메인 지식에 기반하여 독립변수들끼리 곱하고 더하고 나누기도 하고

필요없다는 판단이되면 제거하기도 합니다.

보통 전처리 라고 하면 모델이라는 각각의 알고리즘에 포함되지 않습니다.

모델은 우리가 제공한 데이터의 관계에 대해 학습을 할 뿐입니다.

Answer

11분경

데이터 전처리를 거쳐 파생변수를 생성한다고 했는데 이 전처리 과정은 어떻게 이루어지는거지요? "모델"이라고 설명해주신 각각의 알고리즘에 포함(종속)되는건가요?