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애플리케이션에 대한 테스트 및 모니터링을 강화할 수 있습니다.
이러한 기능을 구현하기 위해 몇 가지 추가 단계를 수행해야 합니다:

1. **데이터 수집 및 전처리**: 데이터를 수집하고 전처리하여 누락된 값이나 불일치를 제거하고, 누락된 값을 채우는 등 데이터 정리 및 전처리를 철저히 수행합니다.
2. **머신 러닝 모델 훈련하기** : 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하여 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.3. **모델 평가 및 최적화**를 통해 모델의 하이퍼파라미터를 최적화합니다. 여기에는 모델의 매개변수를 조정하거나 과적합을 방지하는 작업이 포함될 수 있습니다.4. **예측 모델링**을 통해 예측 모델링을 개선합니다. 여기에는 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 것이 포함됩니다.5. **지속적인 통합 및 유지 관리**도움이 되었기를 바랍니다! 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요.