[SK플래닛] ASAC 빅데이터전문가 11기 | 24일차

24일차는 머신러닝을 본격적으로 들어가기 전에, 머신러닝이 결국 무엇을 하려는 과정인지를 크게 잡는 날에 가까웠다. 전날까지 Tableau로 데이터를 보여주는 방법을 봤다면, 이번에는 데이터를 가지고 “예측하는 함수”를 어떻게 만들고, 그 함수가 잘 만들어졌는지 어떻게 평가할지로 넘어갔다.처음에 가장 크게 남은 건 머신러닝 포트폴리오에 대한 현실적인 이야기였다. 머신러닝은 예전처럼 새로운 알고리즘이 계속 나오는 분야라기보다, 이제는 어느 정도 정해진 프로세스와 알고리즘을 상황에 맞게 쓰는 쪽에 가까워졌다. 그래서 단순히 데이터를 수집하고 모델을 돌려서 정확도 몇 %가 나왔다고 쓰는 것만으로는 차별화가 어렵고, 오히려 문제 설정, EDA, 변수 처리, 평가 기준 선택이 더 중요하게 느껴졌다. 1. 머신러..