더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.

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# 기계 학습을 위한 데이터 변환
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 기계 학습 모델의 성능은 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터에 비례합니다. 우수한 학습 데이터의 주요 특징은 학습 및 일반화에 최적화된 방식으로 제공된다는 것입니다. 이 최적의 형식으로 데이터를 모으는 프로세스를 업계에서는 *특성 변환*이라고 합니다.

**Topics**
+ [특성 변환의 중요성](importance-of-feature-transformation.md)
+ [데이터 레시피를 사용한 특성 변환](feature-transformations-with-data-recipes.md)
+ [customize a recipe](recipe-format-reference.md)
+ [제안된 레시피](suggested-recipes.md)
+ [데이터 변환 참조](data-transformations-reference.md)
+ [데이터 재배열](data-rearrangement.md)