들어가며머신러닝 모델은 데이터를 입력받아 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터를 예측하는 강력한 도구입니다. 하지만 모델이 단순히 데이터를 넣고 결과를 내놓는 "마법 상자"는 아닙니다. 입력 데이터가 어떻게 준비되었는지에 따라 모델의 학습과 성능이 결정되고, 모델이 출력한 결과는 올바르게 해석되어야 비로소 실질적인 가치를 만듭니다. 이번 글에서는 머신러닝 모델이 데이터를 처리하는 기본 프로세스(입력 → 모델 → 출력)를 소개하고, 입력 데이터의 품질이 모델에 미치는 영향과 출력 결과를 해석하는 과정의 중요성을 탐구해 보겠습니다. 머신러닝의 본질과 데이터가 성공의 열쇠가 되는 과정을 함께 살펴보시죠! 1. 머신러닝 모델이 데이터를 처리하는 방식Feature(특성)와 Label(타겟)의 개념머신러닝 모델은 데..
