들어가며머신러닝 프로젝트를 시작할 때, 가장 먼저 해야 할 일은 문제를 정의하는 것입니다. "이 고객이 서비스를 떠날 가능성은?", "내일의 주식 시장은 상승할까?", "이 집의 가격은 얼마일까?" 이처럼 머신러닝 문제는 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나눌 수 있습니다. 또한, 데이터를 학습하는 방식에 따라 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 구분됩니다. 이번 글에서는 머신러닝의 기본 개념인 지도학습과 비지도학습, 분류와 회귀의 차이, 그리고 머신러닝 모델이 학습하고 평가되는 기본 흐름을 간단히 살펴보겠습니다. 이러한 기초적인 원리를 이해하면, 머신러닝 프로젝트의 전체적인 구조를 파악하고, 실무에서..
