업무 적용

AI 업무 적용 프로세스

1. 문제 정의
2. 데이터 수집
3. 데이터 분석 및 전처리
4. AI 모델링
5. AI 적용

1. 문제정의

목적과 목표를 세우는 단계ex) 목적: 고객 해지 방어 활동

목표1: 사용패턴으로 해지 예측

목표2: 사용패턴 반영한 상품 추천

→ 목적과 목표에 따라 어떤 AI 모델을 만들 것인지 선택 가능!

 

2. 데이터 수집

가능한 많고, 깨끗한 데이터, 정답 분포가 균등한 데이터

데이터가 편향되거나 손실되었다면, 정확하지 않은 학습

 

3. 데이터 분석 및 전처리

중요한 데이터를 찾아서 사전 준비

• 데이터 분석
• 의미있는 데이터는 무엇인가?, 데이터의 분포와 관계는 어떠한가? ⇒ 상관관계
• 데이터 전처리피처 엔지니어링(데이터는 범주형? 수치형?) / 결측치 처리(빈 값은 제거할까? 대체할까?) / 데이터 인코딩(AI는 숫자로 이해한다. 문자는 안되고 숫자는 된다 그러므로 예를 들어 N=0, Y=1로 바꿔주는 과정)
• 사전 준비단계 

4. AI 모델링

학습기법을 선택하고 반복

학습유형, 알고리즘, 개발 도구를 선택해서 제대로 된 성능이 나오고 알고리즘이 잘 나오는 지 확인 반복

 

5. AI 적용

만든 모델을 평가하여 결정

오차율(Loss)은 낮게, 정확도(Accuracy)는 높게

단, 실제 환경에서 충분한 검증을 추천!