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🔹 1. LabelEncoder란?LabelEncoder는 범주형(카테고리형) 데이터를 숫자로 변환하는 기법입니다.머신러닝 모델은 문자열 데이터를 직접 이해할 수 없기 때문에, 문자 데이터를 숫자로 변환해야 합니다.예를 들어, "Male", "Female" 같은 성별 데이터를 0, 1과 같은 숫자로 변환할 수 있습니다.📌 LabelEncoder 적용 전 ID Gender Smoker 1MaleYes2FemaleNo3MaleNo 📌 LabelEncoder 적용 후 ID Gender (Encoded) Smoker (Encoded) 111200310✅ 이제 머신러닝 모델이 숫자로 변환된 데이터를 학습할 수 있습니다! 왜 레이블 인코딩이 필요할까?머신러닝 모델은 숫자 데이터만 이해할 수 있기 때문입..

🔹 1. 파이프라인이란? 초보자도 쉽게 이해하는 개념✅ 파이프라인(Pipeline)이란?파이프라인(Pipeline)은 데이터를 여러 단계로 나눠 자동으로 처리하는 기술입니다.예를 들어, 보험 청구 금액을 예측하는 모델을 만든다고 할 때, 다음과 같은 과정이 필요합니다. 1️⃣ 데이터 수집: CSV 파일에서 데이터를 불러옴2️⃣ 데이터 전처리: 결측값 처리, 불필요한 컬럼 삭제3️⃣ 특징 엔지니어링: 데이터 변환, 스케일링, 원-핫 인코딩4️⃣ 머신러닝 모델 학습: Random Forest, XGBoost 등 모델 훈련5️⃣ 예측 및 평가: 모델을 테스트하고 정확도 평가🔥 이 모든 단계를 자동으로 수행하는 것이 "파이프라인"입니다!반복적인 작업을 줄이고, 실수를 방지하며, 쉽게 모델을 개선할 수 있도록..

1. 머신러닝이란?머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 이용하여 패턴을 학습하고, 이를 통해 예측을 수행하는 인공지능 기술입니다. 우리가 실생활에서 머신러닝을 만나는 사례는 다음과 같습니다.손으로 쓴 우편번호 자동 인식 (우체국 자동 시스템)의료 영상에서 종양 여부 판단 (AI 진단)신용카드 부정 사용 감지 (이상 거래 탐지)블로그 글의 주제 자동 분류 (텍스트 분류)고객을 취향이 비슷한 그룹으로 묶기 (추천 시스템)이처럼 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 우리가 해결하고자 하는 문제를 정의하고 적절한 데이터를 확보하는 것이 가장 중요합니다.2. 문제와 데이터 이해하기머신러닝을 적용하기 전에 다음과 같은 질문을 던져야 합니다.가지고 있는 데이터가 문제를 해결하는 데 충분한 정보를..