모델링 과정에서 우리가 해결하고자하는 문제가 무엇인지 정의하는 것은 전체 모델링 업무에 있어서 거의 반이지 않을까?(시작이 반이라는 의미가 있으니..). 즉, 모델링 업무의 시작이라고 생각된다. 문제도 모르는채 무슨 모델을 어떻게 쓸지 고민하는건 마치 내가 로또 1등 걸리면 한강이 보이는 집을사고 차는 포르쉐로 사서 나머지 돈은 주식해야지랑 다를빠가 있으려나.. ㅠ(그래도 행복한 고민이다) 내가 생각하기엔 머신러닝(지도학습)은 기존에 있는 데이터 패턴을 파악해(학습) 미래의 데이터 패턴을 보고 얼마나 예측하는 모델이라고 생각한다. 여기서 모델이 얼마나 잘 예측하는지는 모델링 프로세스의 결말 부분에서 중요하다. 왜냐 사람의 직감보다 못마추는 모델이라면 굳이 사용할 필요가 없는거 아닌가? 일반적으로 데이터를..
