KSEB 3기 04.05 오프라인 수업 후기

이번 주차는 강사님께서 머신러닝 모델링에 대한 부분을 설명해주셨는데요. 간단하게 수업을 들으면서 중요하다고 메모했던 부분들을 여러분과 공유하고자 합니다.

 

ssg닷컴 실수 (미래예측) -> 쿠폰을 나눠주면 판매량이 어떻게 나올까? 근데 이미 예전부터 뿌리고 있음

그러려면 충분하게 시스템을 구축하고 고객에게 쿠폰을 뿌리고 프로모션 데이터를 충분히 쌓아서 사용할 수 있어야 한다.

머신러닝 분석부터 할게 아니라 체계적으로 데이터를 수집해야 한다.

https://www.timeanddate.com/holidays/
>> 전세계의 행후 20년치의 휴일 데이터 

구글에서 돌아다니는 구글링으로 얼마든지 찾을 수 있는 머신러닝 모델은 아주 특정한 데이터에만 유효한 모델인 경우가 대다수이다 그걸 가지고 모든 데이터에 통하게 하지는 못한다 오히려 특성을 뭉뚱그리는 사고가 발생하게 된다.

설명력이 강하다 -> 결정나무 회귀 -> 실제 데이터 기반의 분석 방법 -> 그냥 하니까 이렇게 기계가 돌려주던데 라고 하면 안된다.

분석만 하고 끝나면 안되고 웹으로 그걸 연계를 시켜야 한다. AI 개발자는 모델 분석을 이해한 채로 웹 서비스를 구축하는 것이다. 이를 모델 서빙이라고 한다.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLXjrhm6Px4U-zcjpDLAyCLU9Bk1VL5VSh

7. 유형별로 실습하는 머신러닝

참고로 강사님이 여기에 당일 했던 수업내용을 그대로 유튜브에 올려놓았다고 전달해 주셨어요. 관심있으신 분들은 꼭 도전해 보시기를 권장드립니다!