머신러닝 기초 2, 비만도 데이터 이용 학습
머신러닝 기초 2 1. 머신러닝 과정 ① Problem Identification (문제 정의) 비즈니스 목적 정의 모델을 어떻게 사용해 이익을 얻을 지 확인 현재 솔루션의 구성 파악 지도 vs 비지도 vs 강화, 분류 vs 회귀 (ex : 다음 학기 성적 점수 예측 → 회귀(직전 학기 성적, 알바 진행 여부, 연애 등)) (ex : 다음 학기 학점 예측 → 분류) ② Data Collect (데이터 수집) File (CSV, XML, JSON), Database, Web Crawler, IoT 센서를 통한 수집, Survey ③ Data Preprocessing (데이터 전처리) 결측치, 이상치 처리 Feature Engineering (특성공학) : Scaling (단위변환) Encoding (범주형..
2023. 3. 11.