서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)에 대해 다뤄보겠습니다. 머신러닝을 위해서는 어떤 문제를 해결할 것인지와 그에 적합한 데이터들을 수집하는 것이 중요합니다.
이렇게 수집된 데이터를 어떻게 활용할 것인지 생각하는 단계가 탐색적 데이터 분석(EDA) 입니다.분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용 이 단계에서는 데이터를 활용하는 방안을 본격적으로 수립하고, 활용 가능한 상태로 데이터를 1차적인 가공하는 단계로 이해할 수 있습니다. 때문에, 그 데이터의 전체적인 구성과 형태, 연관성 등에 대해 큰 틀에서의 설계를 해야합니다.
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