Haekt‘s log

머신러닝을 하는데 있어 필요한 과정이 머신러닝 프로세스이다. 위의 그림은 머신러닝 프로세스로, 가장 기초 부분인 데이터 수집부터 최종 머신러닝 모델의 판단 결과까지 쭉 나열한 그림이다. 아래에서 각 과정을 설명했다. - 데이터 수집 머신러닝에 있어서 가장 중요한 단계이다. 머신러닝 모델을 만드는데 있어 필요한 데이터를 모으는 데이터 수집 부터 시작되기 때문이다. 데이터 베이스에서 수집하거나, 웹 크롤링 등을 통해 데이터를 수집한다. - 특징 공학 이전 과정에서 수집한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있게 변환하고, 의미있는 부분(특징)을 뽑아내는 단계이다. 이 때의 특징을 attribute 라고 한다 데이터 전처리, 특징추출, 특징 선택의 과정이 이 단계에 포함되어있다. * 데이터 전처리 이전 과정에서 수집..