phase 1

.gemini/dnn-plan.md

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+# DNN 학습 로드맵 (.gemini/dnn-plan.md)
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+### Phase 1: 데이터 정제
+- `measure.csv`를 기준으로 분석된 Factor 데이터셋 확보.
+- Null 값 제거 및 이상치(Outlier) 필터링.
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+### Phase 2: 환경 구축
+- Python 기반 (TensorFlow/PyTorch) 또는 Node.js 기반 (TensorFlow.js) 선택.
+- 데이터 학습용 훈련 세트(Train)와 검증 세트(Validation) 분리.
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+### Phase 3: 학습 및 검증
+- 모델 훈련 및 오차(MSE) 점검.
+- 실제 상수와의 상관계수 분석.
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+### Phase 4: 통합
+- 학습된 가중치(Weight)를 `factorize.ts`에 로드하여 실제 상수 예측 수행.