한 회사에서 새로운 데이터를 수집한 다음 상관 행렬을 생성하고, 요약 통계를 계산하고, 데이터를 이해하기 위한 시각화를 만들었습니다. 이는 머신러닝 워크플로의 어떤 단계에 해당합니까?

새로운 데이터 수집 후 상관 행렬 생성, 요약 통계 계산, 시각화는 데이터의 패턴, 이상치, 관계를 파악하여 데이터에 대한 초기 이해를 얻는 과정입니다. 이는 탐색적 데이터 분석(EDA)의 핵심 활동입니다. 데이터 전처리는 데이터 정제, 변환 등 모델 학습 준비 단계이며, 특징 엔지니어링은 모델 성능 향상을 위해 새로운 특징을 생성하는 단계입니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델 학습 후 최적의 성능을 위한 설정 조정 단계입니다.