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* 모델을 학습시키는 데 유용할 [[특성 (머신러닝)|특성]]이 무엇인지 판단하고 로그 파일 및 기타 소스의 원시 데이터를 해당 특성으로 변환하는 과정 | * 모델을 학습시키는 데 유용할 [[특성 (머신러닝)|특성]]이 무엇인지 판단하고 로그 파일 및 기타 소스의 원시 데이터를 해당 특성으로 변환하는 과정 | ||
* 주요 목적: 모델의 성능향상 | * 주요 목적: 모델의 성능향상 | ||
* 텐서플로우에서 특성 추출은 일반적으로 원시 로그 파일 항목을 tf.Example 프로토콜 버퍼로 변환하는 작업을 의미한다. | * 텐서플로우에서 특성 추출은 일반적으로 원시 로그 파일 항목을 [[tf.Example]] 프로토콜 버퍼로 변환하는 작업을 의미한다. | ||
==같이 보기== | ==같이 보기== | ||
2021년 5월 29일 (토) 01:43 기준 최신판
1 개요[ | ]
- 주어진 특성을 조합하여 새로운 특성을 생성하는 일
- 모델을 학습시키는 데 유용할 특성이 무엇인지 판단하고 로그 파일 및 기타 소스의 원시 데이터를 해당 특성으로 변환하는 과정
- 주요 목적: 모델의 성능향상
- 텐서플로우에서 특성 추출은 일반적으로 원시 로그 파일 항목을 tf.Example 프로토콜 버퍼로 변환하는 작업을 의미한다.
2 같이 보기[ | ]
3 참고[ | ]
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