머신 러닝 프로세스 이해하기 머신 러닝 프로젝트는 여러 단계로 이루어진 복잡한 과정입니다. 데이터 수집부터 모델 배포와 유지 보수에 이르기까지 각 단계는 성공적인 머신 러닝 설루션을 만드는 데 중요합니다. 이 글에서는 데이터 수집, 데이터 전처리 및 정제, 모델 선택과 훈련, 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포 및 유지 보수의 다섯 가지 주요 단계를 살펴보겠습니다. 목차데이터 수집데이터 전처리 및 정제모델 선택과 훈련모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝모델 배포 및 유지 보수 1. 데이터 수집 및 준비 데이터 수집 및 준비 단계에서 충분하고 적절한 데이터를 확보하고, 이를 분석에 적합한 형태로 준비하는 것이 매우 중요합니다. 데이터의 질과 양이 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 이 과정은 모든 머신 러닝 프로젝트에서.. 2024. 6. 30.
