Model evaluation in machine learning is the process of assessing the performance of a machine learning model. It involves testing the model's accuracy, precision, recall, and F1 score, among other metrics, to determine its effectiveness. In this article, we will discuss the importance of model evaluation and provide examples to help understand the concepts. The Importance of Model Evaluation in ..

데이터분석 직무로 어떻게 취업을 해야하는지, 생각해보면 조금 막막한 부분일 수 있다. 내가 데이터 분석 모델을 몇 개 만들줄 알고, 그걸 바탕으로 모델 성능을 훌륭하게 이끌어내고, 다양한 종류의 데이터를 다룰 수 있다는 자신감이 어느정도 생겨도 (그 근거가 프로젝트든 논문이든 경연대회든) 정석적인 길이 없고 또 회사마다 데이터 분석과 관련해서 요구하는 역량과 수준이 다르기 때문에 생기는 일이라고 생각한다. 물론 인터넷에 정보가 없다 뿐이지 그쪽 업계에서 잘나가는 조직에 선배들이 많이 취업했다면 오프라인에서 정보를 많이 받지 않을까 생각한다 (이래서 학벌과 인맥이 중요한게 아닐까...) 나도 이런 고민을 안고 있는데 특히 경영대학 MIS 출신의 박사가 (아직 박사는 아니지만) 어떤 회사에 들어가야지 회사도..