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머신러닝 초보자들이 빠지기 쉬운 7가지 함정
머신러닝을 처음 배우는 이들은 대부분 열정적으로 시작하지만,공통적으로 반복되는 실수들 때문에 학습 효율이 떨어지거나 방향을 잃는 경우가 많습니다.입문자들이 저지르는 실수, 왜 반복되는 걸까?머신러닝은 이론과 실습, 수학과 코딩, 모델과 데이터라는복합적인 영역이 얽힌 학습 과정입니다.입문 단계에서 기초를 잘못 다지면 전체 흐름을 이해하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.이번 글에서는 입문자들이 가장 자주 하는 실수들을 짚어보고,이를 피하기 위한 실질적인 조언을 제공합니다.데이터 없이 모델부터 만드는 경우머신러닝의 핵심은 ‘데이터’입니다.하지만 입문자들은 모델 구현에 집중한 나머지,정작 데이터의 품질이나 분포, 이상치 등을 간과하는 경우가 많습니다.모델보다 데이터 전처리와 탐색적 분석에 더 많은 시간이 들..
