한 회사에서 각 금융 거래 기록에 개인 또는 비즈니스 태그를 지정하고 해당 카테고리를 기록과 함께 저장합니다. 이는 어떤 데이터 준비 단계를 설명하는 것입니까?

데이터 레이블링은 원시 데이터(여기서는 금융 거래 기록)에 의미 있는 태그나 레이블(개인 또는 비즈니스)을 할당하여 기계 학습 모델이 패턴을 학습할 수 있도록 준비하는 과정입니다. 이 과정은 지도 학습 모델 훈련에 필수적입니다. 데이터 인코딩은 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 것이고, 데이터 정규화는 데이터의 스케일을 조정하는 것이며, 데이터 균형화는 불균형한 데이터셋의 클래스 분포를 조정하는 것이므로, 주어진 시나리오와는 거리가 있습니다.