머신러닝실무1 머신러닝 실무 프로젝트 p.27 머신러닝 프로젝트 과정 1. 비즈니스 문제를 머신러닝 문제로 정의한다 2. 논문을 중심으로 유사한 문제를 조사한다. 3. 머신러닝을 사용하지 않는 방법은 없는지 검토한다. 4. 시스템 설계를 고려한다. 5. 특징량, 훈련 데이터와 로그를 설계한다. 6. 실제 데이터를 수집하고 전처리한다. 7. 탐색적 데이터 분석과 알고리즘을 선정한다. 8. 실제 데이터를 수집하고 전처리한다. 9. 시스템에 통합한다. 10. 예측 정확도, 비즈니스 지표를 모니터링한다. p.27 머신러닝으로 해결한 문제 사례를 찾으려면 다음 세 가지 사항을 중점적으로 살펴보는 것이 좋다. 1. 어떤 알고리즘을 사용했는가? 2. 어떤 데이터를 특징량으로 사용했는가? 3. 머신러닝 부분을 어떻게 통합했는가? p.28 일반적인 비즈니스.. 2022. 5. 14. 이전 1 다음
