더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.

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# 모델 정확성 개선
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요구 사항에 맞는 ML 모델을 얻는 것에는 보통 이 ML 프로세스를 반복하고 몇 가지 변형을 시도하는 것이 포함됩니다. 첫 번째 반복에서 예측 능력이 매우 높은 모델을 얻지 못할 수도 있고, 더 나은 예측을 위해 모델을 개선해야 할 수도 있습니다. 성능을 개선하기 위해 다음 단계를 반복할 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 학습 예제의 수 증가

1. 특성 처리: 더 많은 변수 추가 및 특성 처리 향상

1. 모델 파라미터 조정: 학습 알고리즘에서 사용하는 학습 파라미터의 대체 값 고려