들어가며머신러닝을 배우다 보면 대부분의 강의나 서적은 모델 설계에 집중합니다. 다양한 알고리즘의 원리, 수식, 구현 방법을 상세히 다루지만, 실제로 현업에서 머신러닝 프로젝트를 수행할 때 요구되는 역량은 이보다 훨씬 더 폭넓습니다. 머신러닝 모델 설계는 하나의 퍼즐 조각일 뿐, 프로젝트의 전체 그림을 완성하기 위해서는 데이터 탐색, 전처리, 특성 선택과 엔지니어링, 모델 해석 및 설명, 도메인 지식 활용 등 다양한 기술과 통찰력이 요구됩니다.이 블로그에서는 머신러닝 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해 필요한 모든 과정을 다룹니다. 입력 데이터 준비부터 모델 학습, 그리고 결과 해석과 실무 활용까지의 전체 흐름을 설명하며, 단순한 모델 설계를 넘어 현업에서의 활용 방법까지 탐구할 것입니다. 머신러닝 엔지니어..
