머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는데, 어떤 단계를 거쳐야 하는지 막막합니다. 이 책에서 초보자를 위한 로드맵을 제시해주나요?

머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 것은 마치 미지의 세계를 탐험하는 것과 같습니다. 어디서부터 시작해야 할지, 어떤 도구를 사용해야 할지 막막할 수 있습니다. 일반적으로 머신러닝 프로젝트는 문제 정의, 데이터 수집 및 준비, 모델 선택 및 학습, 모델 평가 및 개선, 그리고 모델 배포의 단계를 거칩니다. 각 단계마다 다양한 기술과 지식이 필요하며, 초보자에게는 어려움이 따를 수 있습니다. 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》은 머신러닝 프로젝트의 전체 과정을 체계적으로 안내하고, 각 단계별 핵심 내용과 주의사항을 상세하게 설명합니다. 문제 정의 단계에서는 어떤 문제를 해결할 것인지 명확히 정의하고, 데이터 수집 단계에서는 필요한 데이터를 확보하고 정제하는 방법을 제시합니다. 모델 선택 단계에서는 다양한 모델의 특징과 장단점을 비교 분석하고, 모델 학습 단계에서는 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 설명합니다. 모델 평가 단계에서는 다양한 평가 지표를 사용하여 모델 성능을 측정하고, 모델 개선 단계에서는 성능 향상을 위한 전략을 제시합니다. 또한, 모델 배포 단계에서는 실제 환경에 모델을 적용하는 방법을 안내합니다. 이 책은 초보자가 머신러닝 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있도록 실질적인 로드맵을 제공합니다. 머신러닝 여정을 시작하고 싶다면, 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》이 훌륭한 가이드가 되어줄 것입니다.