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을 참조할 수 있습니다.이전 답변으로 인해 혼란을 드린 점 사과드립니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

예제 1: 데이터 수집 및 분석
목표: 이 데이터 세트는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 데이터를 수집하고 분석하기 위해 Python, R, SQL과 같은 프로그래밍 언어를 사용할 것입니다.
2. 데이터 정리 및 전처리
목표는 데이터의 정확성과 완전성을 보장하기 위해 데이터를 정리하고 전처리하는 것입니다. 여기에는 누락된 값 처리, 범주형 변수 인코딩, 데이터 정규화 등이 포함될 수 있습니다.
3. 모델 선택 및 훈련
목적: 이 단계에서는 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하고 훈련합니다. 선택한 모델은 학습 속도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 평가됩니다.
4. 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화
마지막 단계에서는 모델의 성능을 개선하기 위해 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 모델의 매개변수 수를 조정하거나 과적합을 방지하기 위해 교차 검증 또는 테스트와 같은 기술을 사용하는 것이 포함될 수도 있습니다.