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본 글에서는 원시 데이터(raw data)를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정인 피처 엔지니어링(Feature Engineering)이 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 기본적인 피처 엔지니어링 기법에 대해 설명합니다.

본 글에서는 머신러닝에서 원-핫 인코딩이 무엇인지 설명합니다.

본 글에서는 머신러닝에서 모델의 성능을 극대화하기 위한 하이퍼파라미터 튜닝 중 하나인 랜덤 서치(Random Search)의 개념을 설명하고, Scikit-learn 라이브러리를 사용한 구현 예를 함께 소개하겠습니다.

머신러닝에서 모델의 최적의 파라미터를 찾기 위한 효율적인 방법 중 하나는 그리드 서치(Grid Search)입니다. 본 글에서는 그리드 서치가 무엇이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 언제 사용해야 하는지에 대해 설명합니다.

본 글은 .env 파일을 통해 환경 변수를 숨기는 방법을 알아보도록 하겠습니다.