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머신러닝 입문: 기초 — 데이터 설계, 손실 함수 및 일반화

머신러닝은 단순히 모델 선택만이 아닙니다. 작업 정의, 데이터 분할, 손실 함수 설정, 평가 방법, 배포 변경 사항까지 모두 고려해야 합니다.