My Data Story

◈ '머신러닝 프로젝트 절차' 목차 ◈ 1. 머신러닝 프로젝트 절차(1) - 큰 그림 보기 2. 머신러닝 프로젝트절차(2) - 데이터 샘플링 및 훈련/테스트 세트 만들기 3. 머신러닝 프로젝트 절차(3) - 데이터 이해를 위한 탐색 4. 머신러닝 프로젝트 절차(4) - 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 5. 머신러닝 프로젝트 절차(5) - 모델 훈련 및 검증 훈련 세트에서 다양한 모델에 대해 훈련하고 검증하여 괜찮은 모델 하나를 선정한다. 6. 머신러닝 프로젝트 절차(6) - 모델 세부 튜닝 7. 머신러닝 프로젝트 절차(7) - 시스템 론칭 1. 훈련 시 랜덤한 샘플의 필요성 학습 알고리즘은 훈련 샘플의 순서에 민감해서 비슷한 샘플이 연이어 나타나면 성능이 나빠진다. 학습하기 전에 랜덤하게 데이터 셋..