머신러닝의 기본 과정 머신러닝의 기본 과정에 대해 알아보자 1. 목표결정 - 머신러닝을 사용해 무엇을 할 것인지(목표)를 결정 2. 데이터 수집 - 목표를 기반으로 어떤 데이터를 수집해야 하는지, 어떤 방법을 사용할지 등을 검토한 뒤 데이터 수집 3. 데이터 가공 - 수집한 데이터는 대부분의 경우 특징을 추출하는 작업을 해야 한다(특징량 추출). 그리고 데이터를 학습기가 원하는 형식으로 맞춤 4. 데이터 학습 - 실제로 데이터 학습시킴 4-1) 머신러닝 방법 선택 - 일단 어떤 방법(알고리즘)을 사용할지를 지정한다. 4-2) 매개변수 조정 - 데이터에 따라 매개변수를 지정 4-3) 데이터를 학습해 모델 구축 - 데이터를 학습기에 전달해 모델 구축 5. 모델 평가 - 테스트 데이터를 사용해 어느 정도의 정..
