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[ 밑줄/연결 ] (머신러닝 과정에 대한 개요) ㅇ 비즈니스의 이해 ㅇ 데이터의 이해 ㅇ 데이터의 준비 ㅇ 모델링 ㅇ 검증 ㅇ 배포 (데이터에 관한 용어) 모델은 행렬 형태의 데이터로 학습되는 것이 일반적 (데이터의 정리) 수치형(정수나 부동소수) 특징으로 변환 누락된 값 이상치 등 체크 (데이터 전처리) 표준화 (평균을 0, 표준 편차를 1로 만드는 것 등) 범위 조정하여 그 값이 0과 1 사이가 되도록 하는 것 더미 변수 생성하여 '원-핫 코딩' 등 (특징추출) 상관관계 비교 (ex: 히트맵) 상관성이 높은 열들은 별다른 가치가 없으며, 특징 중요도 및 회귀 계수이 해석을 의미 없게 만들 수 있음 (모델의 최적화) 모델의 행동을 제어하는 하이퍼파라미터(hyperparameter) 하이퍼파라미터의 값을..