안녕하세요. 위세아이텍 입니다. 김지혁 소장의 '피처 엔지니어링 기반의 머신러닝 플랫폼' 입니다. Machine learning platform based on feature engineering - Kim Ji-Hyuk

1. 피처 엔지니어링 기반의
머신러닝 플랫폼
㈜위세아이텍 김지혁

4. 01

5. 02
⚫ 원천 데이터로부터 피처 이해, 개선, 구성, 평가의 단계를 수행
⚫ 업무 전문가의 능력에 따라 2주에서 3개월까지의 기간이 소요

7. 03

8. 04

10. 05
ML
VS
AML
•데이터 사전 처리
•적합한 변수 선택
•적절한 모델 선택
•모델 하이퍼 매개 변수 최적화
•기계 학습 모델 평가
•평가 결과 분석
Data Scientist, Machine Learning expert
•다양한 모델 자동 실행
•하이퍼 매개변수 자동 설정

11. 06
Get Data
Clean, Prepare &
Manipulate Data
Feature
Selection &Extraction
Train Model
Model
Validation
1
2
3
4
5

12. 07
2. 제어
▪ 데이터 전처리
▪ 변수 최적화
▪ 데이터 과학자 개입을 최소화
1. 정확성
▪ 오픈 소스를 이용(검증된)
▪ 여러 모델을 경쟁하여 최적의 모델 선택
▪ 모델을 반복적으로 학습
3. 설명
▪ 모델의 결과가 유효함
▪ 모델의 결과가 투명함
▪ 비즈니스에 대한 실용적인 통찰력을 가짐
4. 통합
▪ 만들어진 모델은 배포 가능해야 함
▪ 여러가지 환경에 모델이 실행되어야 함

14. 08

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25. 질의응답
감사합니다.