0. 머신러닝 프로세스 데이터 수집 ➡️ 데이터 분석 및 전처리 ➡️ 머신러닝 모델 학습(training) ➡️ 평가 1. 데이터 전처리 범주형 자료: 혈액형, 성별, 태어난 연도, 등급 등 범주로 나누어지는 자료(전처리 필수) 명목형 자료: 값의 대소에 의미가 없는 자료(예: 혈액형 등) 명목형 자료의 전처리 방법 수치 맵핑: 해당 범주의 값을 수치화하는 방법(예: 혈액형[A, B, O, 기타] ➡️ 혈액형[0, 1, 2, 3]) 더미 기법: 해당 범주의 값을 각각 범주화하는 방법(예: A형[T, F], B형[T, F], O형[T, F] 기타형[T, F]) 순서형 자료: 값의 대소가 의미를 가지는 자료(예: 등급 등) 순서형 자료의 전처리 방법 수치 맵핑(예: 등급[대형, 준대형, 중형, 준중형, 소형..