머신러닝이란? (머신러닝 개념, 머신러닝 과정)
머신러닝 응용 개발 : 과거 데이터로부터 패턴을 찾아내어 모델화한 후, 사용자 인터페이스 등을 추가한 application으로 만들어 실무에 사용하는 일련의 과정 (데이터 전처리 -> 모델링 -> 예측(적용)) (1) 데이터 전처리 단계 : 전처리는 데이터의 클린징, 변환, 필터링 등을 통해 원시 데이터를 구조화하여 훈련용으로 사용가능한 데이터셋(dataset)을 생성하는 작업 클린징(cleansing) : 원시 데이터의 결측값(빠진 값), 오류값 등을 제거 또는 수정 변환(transformation) : 범주형 데이터를 (ex.청소년이냐 성인이냐 노인이냐) 숫자로 바꾸거나, 데이터를 표준화하거나, 특이값을 수정/제거하거나 주소(지역명과 숫자)의 GPS값으로의 변환 등 필터링(filtering) : 모델..