実際にどう使われますか？
下の例文を通して、それぞれの単語がどのような状況で使われるのか学んでみましょう！
preprocess
例文
Before training a machine learning model, we need to preprocess the data. [preprocess: verb]
機械学習モデルをトレーニングする前に、データを前処理する必要があります。[前処理: 動詞]
例文
The preprocessing step involves removing missing values and outliers from the dataset. [preprocessing: noun]
前処理ステップでは、データセットから欠損値と外れ値を削除します。[前処理:名詞]
clean
例文
We need to clean the data before analyzing it to ensure accuracy. [clean: verb]
正確性を確保するために、分析する前にデータをクリーンアップする必要があります。[クリーン: 動詞]
例文
The cleaning process involves identifying and correcting errors in the dataset. [cleaning: noun]
クリーニング プロセスには、データセット内のエラーの特定と修正が含まれます。[クリーニング:名詞]
追加で知っておくといいこと
どっちの方がよく使われますか？
日常語ではCleanがpreprocessよりも一般的に使用されていますが、どちらもデータサイエンスの分野で広く使用されています。
どっちの方がよりフォーマルですか？
preprocessとcleanはどちらも、データサイエンスやコンピュータサイエンスなどの技術的な文脈で使用される正式な用語です。
