머신러닝 프로젝트의 과정 1. 문제를 정의2. 머신러닝을 사용하지 않는 방법은 없는지 검토3. 시스템을 설계4. 사용할 알고리즘을 선택5. 특징과 정답 , 데이터 , 로그를 설계6. 데이터를 전처리7. 학습을 수행하고 파라미터를 튜닝8. 시스템에 통합 이 과정을 다음처럼 설명할 수 있다. 1. 해결하려는 문제를 머신러닝으로 풀 수 있는 문제로 바꾸기 2. 문제를 풀기 위한 도구 선택 및 전처리 3. 모델 구축하기 4. 기존 서비스에 통합하기 머신러닝으로 해결한 사례를 찾으면 다음 세 가지 사항을 중점적으로 살펴봐야 한다. 1. 어떤 알고리즘을 사용했는가??2. 어떤 데이터를 특징으로 사용했는가??3. 머신러닝 부분을 어떻게 통합했는가?? 위와 같은 방법으로 진행하다 보면 , 어떤 것이 가능하고 가능하지 ..