[이론편] AI의 이해-업무적용

AI 업무 적용 프로세스

• 1. 문제 정의

  • 목적과 목표
    • 예시
      • 목적
        • 고객 해지 방어 활동
      • 목표
        • 사용패턴으로 혜지예측
        • 사용패턴 반영한 상품추천
  • 목적과 목표에 따라 어떤 AI 모델을 만들 것인지 선택가능
  • AI 과제 정의서
    

• 2. 데이터 수집

  • 가능한 많고 깨끗한 데이터
  • 데이터가 편향되거나 손실되었다면 정확하지 않은 학습
    

• 3. 데이터 분석 및 전처리

  • 기계가 이해 할 수있도록 처리하는 단계
  • 가장 중요한 단계
    
  • Train, Test 데이터로 분류
  • 데이터 분석
    • 상관관계 파악
      • 의미있는 데이터는?
      • 데이터의 분포와 관계는?
  • 데이터 전처리
    • 사전 준비 단계
      • 결측치 처리
      • 피처 엔지니어링
      • 데이터 인코딩
        

• 4. AI 모델링

  • 선택과 학습의 단게
  • 학습유형 선택
  • 알고리즘 선택
    • 여러개의 알고리즘의 성능을 비교
  • 개발도구 선택
    

• 5. AI 적용

  • 만든 모델을 평가하여 결정
  • 정확도는 높게, 오차율은 작게