1.1.4 4단계: 머신러닝을 활용한 미래 예측 및 의사 결정 모델 개발
데이터 분석이 끝나면 분석 내용을 바탕으로 머신러닝을 사용해 미래를 예측하거나 의사결정을 자동화하는 모델을 개발합니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 학습해 미래를 예측하거나 의사결정을 지원하는 기술로, 데이터를 통해 스스로 학습하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 것이 핵심입니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
머신러닝 관련 코드는 주로 파이썬으로 작성하며, 데이터 가공과 처리에 Pandas 라이브러리를 자주 사용합니다. 또한, 머신러닝의 다양한 기법 구현에는 Scikit-learn 라이브러리를 많이 활용합니다.
이 단계에서 사용하는 주요 머신러닝 기법들은 다음과 같습니다.
• 분류(classification): 데이터를 사전에 정의한 여러 범주로 나누는 문제를 다룹니다. 예를 들어, 이메일이 스팸 메일인지 정상 메일인지 분류하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 회귀(regression): 연속적인 숫자 값을 예측하는 문제를 다룹니다. 예를 들어, 특정 지역의 주택 가격을 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다.
• 군집화(clustering): 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 문제를 다룹니다. 예를 들어, 고객을 구매 성향에 따라 여러 유형으로 분류하는 시스템을 설계할 수 있습니다.