[머신러닝] 머신러닝 업무 프로세스

머신러닝 업무 프로세스 (삽질 과정 ㅠㅠ)

문제파악, 문제정의 -> 데이터 준비 -> 모델 구축 & 평가 -> 결과 공유 -> 모니터링

 

 1. 문제파악 및 문제 정의 

(1) 비즈니스 문제 파악

(2) 머신러닝 문제로 전환

(3) 머신러닝 도입 필요성/가능성 체크

(4) 도입에 따른 효과검증 설계

 

 2. 데이터 준비 

(1) 가능한 다양하고 많은 데이터 확보

(2) 머신러닝을 도입할 시스템 설계

(3) 데이터 분석 및 이해 - Understanding

(4) 데이터 분석 및 이해 - Preprocessing

(5) 데이터 분석 및 이해 - Exploring

(6) Feature Engineering

(7) 학습, 검증, 테스트 데이터셋 생성

 

 3. 머신러닝 모델 구축 & 분석 

(1) 사용한 모델/알고리즘 선택

(2) 실무적 제약사항 고려

(3) 하이퍼파라미터 설정

(4) 모델 학습

 

 4. 결과공유 

A. 코드 배포

B. 보고서 작성, 결과정리 및 발표

 

 5. 모니터링 

(1) 모델의 성능을 지속적으로 tracking

(2) 효과검증 결과 tracking

(3) 지속적인 유지,보수 계획/실행

 

 

 업무를 하기 위한 도구 

Excel, Python🐍 , R