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머신러닝 모델 디버깅 기법: 문제 해결을 위한 가이드

머신러닝 모델 디버깅은 모델의 성능 저하, 예측 오류, 훈련 과정의 문제 등 다양한 문제를 해결하는 데 필수적인 과정이다. 효과적인 디버깅 기법을 통해 모델의 잠재적인 문제를 파악하고 개선할 수 있다. 이 글에서는 머신러닝 모델 디버깅에 필요한 핵심 기술과 접근 방식에 대해 자세히 알아보자. 💡 1. 데이터 검증 (Data Validation)가장 먼저 확인해야 할 것은 데이터의 품질이다. 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존하기 때문이다. 데이터 검증은 데이터셋의 오류, 누락된 값, 이상치 등을 확인하는 과정이다.데이터 이해 (Data Understanding): 데이터의 분포, 변수 간의 관계, 이상치 등을 시각화 도구를 사용하여 파악한다. Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터의 기본 ..
머신러닝 2025. 3. 22. 15:52
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