설문조사: 시계열 데이터 전처리: 설문조사 및 경험적 분석

데이터는 본래 상태로 자연스럽게 수집되며 인공지능(AI) 및 기타 응용 프로그램을 위한 입력 상태의 데이터를 얻기 위해 일련의 전처리 단계를 거쳐야 합니다. 데이터 전처리 단계는 입력 요구사항을 충족하는 데 필요한 것뿐만 아니라 AI 훈련 효율성과 출력 정확도를 향상시키는 데 효과적입니다. 데이터 전처리는 통일되고 구조화된 접근 방식이 부족한 시간 소모적이고 복잡한 단계입니다. 우리는 숫자 시계열 데이터와 관련된 전처리의 확장되고 구조화된 범위를 제공하기 위해 다양한 범주 아래에서 데이터 전처리 기술을 조사합니다. 또한 우리는 전처리 기술이 데이터 품질과 AI 알고리즘 성능에 미치는 영향에 대한 경험적 분석을 제공합니다. 추가로, 조사된 기술 중 일부를 엣지로 배포하는 가능성에 대해 논의합니다. 데이터를 전처리하기 위해 엣지 컴퓨팅을 활용하는 것은 중앙 시스템의 작업 부담을 줄이고, 보다 관리 가능한 데이터 호수를 생성하며, 자원(예: 에너지) 소비를 줄이고, EdgeAI를 가능하게 합니다.