2-0 머신러닝 프로젝트

머신러닝 프로젝트는 일반적으로 아래와 같은 단계를 거칩니다.

1. 큰 그림을 본다
2. 데이터를 구한다
3. 데이터로부터 인사이트를 얻고 탐색하고 시각화한다.
4. 머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비한다.
5. 모델을 선택하고 훈련시킨다.
6. 모델을 미세 튜닝한다.
7. 솔루션을 제시한다.
8. 시스템을 론칭하고, 모니터링하고, 유지 보수한다.

저희는 이번에 1번 ~ 4번 흔히 말하는 전처리에 대해 배워 볼 것입니다.

2-1 큰 그림 보기

이번 장에서는 StatLib 저장소에 있는 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 사용할 예정입니다.

( 교육목적으로 많이 사용되는 데이터셋이며, 코드 보다는 전반적인 이해를 바탕으로 진행할 것이기에 후에 코드와 실제 작동과정에서 대해서 알고 싶으신 분은 나중에 나누어드릴 교재 “ 핸즈온 머신러닝 “ 을 참고해 주시기 바랍니다. )