1. Check each column is a variable, and each row is an individual. - 각 열이 변수고, 각행이 개별 Data인지 여부 2. Look at the number of rows and columns in the dataset. - 열과 행이 총 얼마나 되는지 볼 것. 3. Check if there are missing values in any of the rows or columns - missing된 Data가 있는지 확인 할 것. 4. Check if any columns are of different data types than you would expect - 열의 Data가 예상된 Data Type과 같은지 다른지 확인 할 것. 5. Build ..

요즘 미래의 먹거리로 주목받고 있는 Machine learning은 크게 나누면 아래와 같이 3가지로 나눌수 있다. 1. Supervised Learning 2. Unsupervised Learning 3. Reinforcement Learning Supervised Learning에 대해서 먼저 이야기 해보자. 우리의 알고리즘은 라벨링된 데이터를 통해서 학습한다. 쉽게 이야기하면 요리재료와 완성된 요리의 맛정보를 토대로 계속 요리를 만들어보면서 학습을 하는거라고 볼수 있다. 학습이 끝나면 요리 재료만 봐도 무슨맛이 나올지 미리 예측을 할수 있게 될 것이다. 이러한 미래 예측은 이후 이어지는 선행적인 액션을 통해 가치를 만들어낼수 있겠다. 요약하면 Supervised = using Labeled Data..