4차 산업혁명에서 핵심 기술인 데이터 사이언스와 머신 러닝이 일반화된 지금, 다양한 머신 러닝과 딥 러닝을 데이터에 적용하는 것은 그리 어렵지 않은 일이 됐다. 데이터 사이언스에서 가장 중요한 것은 데이터 그 자체다. 하지만 현장에서는 데이터 처리 기술에만 집중하고 있다. 특히 데이터 수집 과정에서 수많은 오류를 포함하게 되는 경우를 자주 본다. 따라서
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