머신러닝 초보 실수 총정리: 데이터 누수와 테스트셋 오염, 지표 선택과 검증 전략
데이터 정리부터 모델 평가까지 머신러닝 입문자가 흔히 빠지는 함정을 짚는다. 데이터 누수와 테스트셋 오염의 차이, 불균형 데이터에서의 지표 선택, 베이스라인 모델과 도메인 지식의 중요성까지 정리했다.
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AI TOPIC
특성공학 최신 뉴스와 핵심 해설
특성공학 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
머신러닝이란? 분류와 예측, 학습 과정과 알고리즘 핵심 100초 요약
명시적 프로그래밍 없이 데이터로 학습하는 머신러닝의 개념을 분류와 예측, 데이터 정제와 특성 공학, 학습·검증 과정, 주요 알고리즘 중심으로 짧고 명확하게 정리했습니다.
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특성 공학 정리: 원-핫 인코딩과 변수 변환으로 원시 데이터를 예측력으로 바꾸는 법
특성 공학은 세상의 원시 데이터를 AI 모델이 더 잘 예측하도록 변환하는 과정이다. 더미 변수(원-핫 인코딩), 로그·역수 변환, 변수 결합, 문서 요약 등 IBM이 설명하는 핵심 기법을 정리했다.
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