이번 포스팅에서는 머신러닝의 흐름을 학습하고 간단하게 모델을 만들어 본 후 예측까지 실습을 진행해보겠습니다. 머신러닝의 흐름 막연히 머신러닝이라하면 어렵게만 느껴질수도 있지만, 실제로 그 흐름을 이해하고 나면 크게 어렵게 느껴지지 않을 것입니다. 다만 머신러닝을 이해하기 전에 기본적으로 데이터에 대한 이해가 어느정도 뒷받침이 되어 있다면 더욱 좋을 것입니다. 머신러닝 모델을 만드는 과정을 4개의 과정으로 단순화 해보겠습니다. 1단계: 과거의 데이터를 준비합니다. 이때의 과거 데이터는 독립변수와 종속변수가 있는 지도학습(Supervised Learning)이 가능한 데이터라고 하겠습니다. 2단계: 모델의 구조를 만듭니다. 우리는 모델을 만들기 위해서 텐서플로(tensorflow)의 케라스(keras)를 사..