Developer GM

[KT] AIVLE SCHOOL 8일차 AI, ML(머신러닝), 딥러닝머신러닝전체 Process(CRISP-DM)AI, Data를 기반으로 한 비즈니스 문제해결 방법론(절차)무엇이 문제인가?문제가 해결 되었는가?Business Understanding비즈니스 문제정의데이터분석 방향, 목표초기 가설 수립 / x -> yData Understanding원본식별분석을 위한 구조 만들기데이터분석 EDA & CDAData PreParation모델링을 위한 데이터 구조 만들기모든 셀은 값이 있어야 함모든 값은 숫자여야 함(필요 시) 숫자의 범위가 일치Modeling모델을 만들고 검증Evaluation기술적 관점 평가비즈니스 관점 평가Deployment모델 관리AI 서비스 구축모델과 모델링패턴데이터 안에는 패턴이 담..

[KT] AIVLE SCHOOL 4일차 CRISP-DMCross-Industry Standard Process for Data Mining아래의 과정들을 반복하면서 수행Business Understanding잘 정의된 명확한 데이터 분석 문제로 시작하는 프로젝트는 거의 없음문제를 파악해 가는 과정을 반복하면서 문제를 재정의하고 해결책을 정의하게 됨수행 내용비즈니스 목표 검토데이터분석 방향, 목표 결정  비즈니스 관점목표 : 고객 서비스 부서 고객 수 유지 목표방법이탈할 것으로 예상되는 고객을 붙잡기 위한 프로모션이탈한 고객 수 만큼 신규 가입데이터 분석 관점문제 정의 : 고객이 이탈하기 전에 예측할 수 있을까?목표어느 정도 정확도로 예측이 가능하다면 비즈니스 목표를 달성할 수 있을까?2년 이내 프로젝트 ..