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1. AI 모델 구축

이번 파트에서는 데이터셋 업로드부터 간단한 데이터 분석/데이터 전처리를 거쳐, AI 모델을 학습시킨 후 검증 데이터를 검증하는 작업까지 진행해보겠습니다.

학습 목표​

  • 데이터셋 준비 및 업로드
  • 탐색적 데이터 분석(EDA)
  • 데이터 전처리
  • AI 모델 학습
  • 모델 평가 및 검증

학습 순서​

  1. 데이터셋 준비: 예제 데이터셋을 업로드하고 확인합니다.
  2. 탐색적 데이터 분석: 데이터의 특성과 분포를 파악합니다.
  3. 데이터 전처리: 모델 학습에 적합하도록 데이터를 정제합니다.
  4. 데이터 검증: 전처리된 데이터를 검증합니다.
  5. AI 모델 구축: 학습 알고리즘을 선택하고 모델을 학습시킵니다.
  6. 모델 평가: 학습된 모델의 성능을 평가하고 특성 중요도를 확인합니다.