실제로 어떻게 쓰이나요?
아래 예문들을 통해 각 단어가 어떤 상황에서 어떻게 쓰일 수 있는지 감을 잡아보세요!
preprocess
예문
Before training a machine learning model, we need to preprocess the data. [preprocess: verb]
기계 학습 모델을 학습하기 전에 데이터를 전처리해야 합니다. [preprocess: 동사]
예문
The preprocessing step involves removing missing values and outliers from the dataset. [preprocessing: noun]
전처리 단계에는 데이터 세트에서 누락된 값과 이상값을 제거하는 작업이 포함됩니다. [전처리:명사]
clean
예문
We need to clean the data before analyzing it to ensure accuracy. [clean: verb]
정확성을 보장하기 위해 데이터를 분석하기 전에 데이터를 정리해야 합니다. [clean: 동사]
예문
The cleaning process involves identifying and correcting errors in the dataset. [cleaning: noun]
정리 프로세스에는 데이터 세트의 오류를 식별하고 수정하는 작업이 포함됩니다. [청소:명사]
추가로 알아두면 좋아요
어떤 단어가 더 많이 쓰이나요?
Clean 는 일상 언어에서 preprocess 보다 더 일반적으로 사용되지만 둘 다 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다.
어떤 단어가 더 포멀한가요?
preprocess와 clean는 모두 데이터 과학 및 컴퓨터 과학과 같은 기술적 맥락에서 사용되는 공식 용어입니다.
