알고리즘은 데이터에서 학습할 수 있으므로 해결하려는 문제에 대한 올바른 데이터를 제공하는 것이 중요합니다. 좋은 데이터가 있더라도 유용한 규모, 형식 및 의미 있는 기능이 포함되어 있는지 확인해야합니다.이 게시물에서는 기계 학습 알고리즘을 위해 데이터를 준비하는 방법을 배웁니다. 이것은 큰 주제이며 필수 사항을 다룰 것입니다. 데이터 준비 프로세스데이터 처리에 있어 더 엄격한 교육을 받을수록 더 일관되고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비하는 프로세스는 다음...

모든 프로젝트의 첫 번째 단계는 문제를 정의하는 것입니다. 이 게시물에서는 시작하기 전에 문제에 대해 깊이 생각하는 과정을 배우게됩니다. 이것은 틀림없이 머신러닝을 적용하는 가장 중요한 측면입니다.문제 정의 프레임워크머신러닝으로 해결할 새로운 문제를 정의 할 때 간단한 프레임워크를  사용합니다. 이 프레임워크는 문제에 대한 요소와 동기 부여, 머신러닝이 적합한지 여부를 신속하게 이해하는 데 도움이 됩니다.이 프레임워크는 다음 세 가지 질문에 답하는 것을 포함합니다.1 단계 : 문제는 무엇입니까?2 단계 : 왜 문제를 해결해야합니까?3...