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Auto ML 플랫폼 WiseProphet으로 AI 모델 쉽게 개발하기

Auto ML 플랫폼 WiseProphet으로 AI 모델 쉽게 개발하기 (Loan 2 times)

Material type
단행본
Personal Author
임은택 김종현, 저 김광용, 金光龍, 1961-, 저
Title Statement
Auto ML 플랫폼 WiseProphet으로 AI 모델 쉽게 개발하기 / 임은택, 김종현, 김광용
Publication, Distribution, etc
서울 :   청람,   2022  
Physical Medium
ⅵ, 132 p. : 천연색삽화 ; 25 cm
ISBN
9788959728572
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700 1 ▼a 김광용, ▼g 金光龍, ▼d 1961-, ▼e▼0 AUTH(211009)62630

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2022z3 Accession No. 121259365 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2022z3 Accession No. 151358385 Availability In loan Due Date 2022-12-20 Make a Reservation Available for Reserve R Service M
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2022z3 Accession No. 151358385 Availability In loan Due Date 2022-12-20 Make a Reservation Available for Reserve R Service M

Contents information

Book Introduction

앞으로는 AI기술을 쉽게 활용하는 Auto ML(Machine Learning)의 시대가 조만간 도래하여 전문가가 아닌 일반인도 AI 기술을 일상적으로 이용하는 시대가 올 것으로 전망하고 있다. 본 교재는 Auto ML에 대한 간략한 소개, 이용된 머신러닝 및 딥러닝의 각 알고리즘 특징에 대하여 이론적 설명을 한 후에, Kaggle의 실전 데이터를 이용한 데이터 분석 실습을 진행한다. 본 교재를 통한 Auto ML의 이해와 다양한 데이터 분석 실습과정을 통하여 향후 점점 확산되는 데이터 경제의 시대에서 새롭고 참신한 다양한 비즈니스 모델을 설계하는 데 일조할 수 있다.

저자 서문

사회가 점차 디지털화되면서 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 등의 용어를 자연스럽게 업무뿐만 아니라 일상에서 들을 수 있는 사회에 있으며, 업무 시스템, 핸드폰을 기반으로 제공받고 있는 서비스 또한 빅데이터, 머신러닝 또는 인공지능 기술을 통해 개발되었을 가능성이 크다. 이에 기업은 D.N.A(Data, Network, AI)로 불리는 핵심적인 디지털 기술을 기반으로 새로운 비즈니스 모델을 만들고, 이러한 기술을 활용하여 반복적인 업무의 효율성 제고 또는 기존산업과는 차별화된 서비스를 개발하거나 중요한 의사결정을 위한 보조도구로 활용하고 있다.
하지만 최근 IDC의 발표에 따르면 AI 도입 기업 중 92%가 실패를 경험했다는 응답을 하였는데 이는 빅데이터, 머신러닝 및 딥러닝 기술 기반의 서비스를 개발하여도 비즈니스 도메인에 대한 지식의 부족으로 사용자의 외면을 받을 수 있기 때문이다. 더 나아가 IDC는 AI Citizen이라는 용어를 소개하면서 AI 기술에 대한 전문지식이 부족하여도 언제 어디서나 쉽게 AI를 활용하여 제품과 서비스를 개발하고 소비하는 시대가 조만간 도래할 것을 예측하고 있다. 즉 AI기술을 쉽게 활용하는 Auto ML(Machine Learning)의 시대가 조만간 도래하여 전문가가 아닌 일반인도 AI 기술을 일상적으로 이용하는 시대가 올 것으로 전망하고 있다.
Auto ML은 머신러닝 프로젝트에서 코드를 작성하지 않고 마우스 클릭만으로 분석이 가능하게 하거나 데이터 시각화 등을 자동화한 것이다. 이러한 데이터 분석의 자동화는 데이터 수집 및 처리, 머신러닝 모델 개발, 운영의 3단계에서 불필요한 코딩 작업을 제거할 뿐만 아니라 개발된 모델의 빠른 배포와 공유를 통해 운영의 효율성을 고도화시킬 수가 있다. 또한 머신러닝 기술을 기반으로 모델에서 중요한 특징을 자동적으로 추출하고 모델에서의 하이퍼파라미터 최적화 등에 대해 서비스를 지원함으로써, 비즈니스 도메인에 대한 전문지식이 있음에도 불구하고 데이터, 머신러닝과 딥러닝에 대한 지식이 부족하여 진입장벽을 느끼던 사용자들이 쉽게 AI를 활용할 수 있게 고안된 방법이라 하겠다.
본 교재는 머신러닝 또는 딥러닝을 어렵게 생각하는 사람들 중 비즈니스 환경에서 Auto ML을 통해 머신러닝에 입문하고자 하는 사용자를 대상으로 빅데이터 플랫폼인 Kaggle의 실전 데이터를 대상으로 ㈜위세아이텍에서 개발한 Auto ML 플랫폼인 WiseProphet을 직접 사용하여 실습까지 체험하는 목표로 작성되었다. WiseProphet은 Auto ML 플랫폼으로 클라우드 환경에서 별도의 설치없이 사용이 가능하며 코딩 없이 마우스 사용만으로도 데이터 저장, 데이터 전처리 및 탐색, 자동화 중요 변수 추출, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘(분류, 회귀, 클러스터링)을 사용하여 분석된 결과를 확인하고, 구축된 모델을 저장하여, 배포 및 재사용을 쉽게 할 수 있는 국내 유일의 솔루션이라고 할 수 있다.
본 교재는 Auto ML에 대한 간략한 소개, 이용된 머신러닝 및 딥러닝의 각 알고리즘 특징에 대하여 이론적 설명을 한 후에, Kaggle의 실전 데이터를 이용한 데이터 분석 실습을 진행한다. 실습은 WiseProphet에 대하여 전체적인 프로세스인 데이터 탐색 및 전처리, 중요 변수 선택, 알고리즘 선택, 모델 학습, 학습 모델 확인 및 저장의 프로세스를 살펴본 뒤, WiseProphet이 제공하고 있는 알고리즘 유형인 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘에 대하여 살펴본다. 그 후에는 알고리즘 유형별로 10개의 Kaggle 데이터의 분석 목적에 맞춰 WiseProphet을 활용하여 코딩 없이 손쉽게 머신러닝 모델을 도출한다.
이러한 실제 데이터를 분석한 머신러닝 실습 결과물 도출의 비즈니스적 활용 과정은 AI 또는 머신러닝의 비전문가도 쉽게 데이터로부터 지식을 도출할 수 있는 경험을 하면서 AI 기술활용에 대한 두려움을 이겨내는 기회를 제공할 것으로 기대된다. 또한 빅데이터를 활용하기를 원하지만 내부적인 기술 부족으로 망설였던 많은 기업도 이번 실습교재를 통해 AI 기반의 머신러닝 분석 모델 코딩도 중요하지만 데이터 기반의 비즈니스 문제해결 능력 배양도 중요하다는 것을 학습하는 좋은 계기가 되기를 희망한다. 본 교재의 Auto ML의 이해와 다양한 데이터 분석 실습과정을 통하여 향후 점점 확산되는 데이터 경제의 시대에서 새롭고 참신한 다양한 비즈니스 모델을 설계하는 데 일조하기를 소망한다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

김광용(지은이)

[학력] 조지아주립대학 경영학박사 MIS 전공(1995) [경력] 메타버스 감성혁신포럼 의장(2021~현재) 숭실대학교 경영학부 교수, SNS마케팅 연구소장(1996~현재) 한국 IT서비스학회 회장, 한국 글로벌경영학회 회장(2014~2016, 2020) [수상] 옥조근정훈장(2021) Marquis Who’s Who in the World, Albert Nelson Lifetime Achiever(Data Analysis 분야)(2017) Top 100 Educators in the World(세계 100대 교육자) 영국 국제인명센터 IBC 등재(2015) [연구실적] 빅데이터분석분야 국내외 저널 약 150여 편 논문발간

임은택(지은이)

[학력] 숭실대학교 일반대학원 경영학과 MIS 전공 석사(2019.2) [경력] SNS마케팅연구소 연구원(2019.2~현재) [연구실적] The Detection of Brand Identity and Image Using Semantic Network Analysis(2022) (기상청) 기상융합서비스 정책 및 운영체제 개선을 위한 비즈니스모델 조사·분석(2021) The Effects of Product’s Visual Preview and Customer Review on Sale Performance in Mobile Commerce (2021) The Effects of Product’s Visual Preview on Customer Attention and Sales Using Convolution Neural Networks (2021) A Study on the Factors Affecting Usage Intention of Digital Twin Technology in Product Design(2019)

김종현(지은이)

[학력] 숭실대학교 대학원 IT정책경영학과 박사(2012.8) 연세대학교 산업대학원 전자계산학 석사(1988.2) 연세대학교 경제학과 졸업(1983.2) [경력] ㈜위세아이텍 대표이사(1991.1~현재) 딜로이트컨설팅 부장(1989.1~1990.12) KAIST 시스템공학연구소(ETRI) 연구원(1983.1~1988.12) [포상] 2021년 대한민국중소기업인대회 ‘동탑산업훈장’ 수훈(2021.6)

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

Chapter 1? Auto ML 플랫폼, WiseProphet을 활용한 Kaggle 데이터 분석 실습
1.1 디지털 시대
1.2 데이터 활용 진입장벽
1.3 Auto ML
1.3.1 Auto ML 개요와 기술 동향
1.3.2 Auto ML의 효과와 도입 접근 방법
1.4 WiseProphet
1.4.1 위세아이텍 머신러닝 프로젝트 솔루션
1.4.2 Auto ML 솔루션 WiseProphet
1.5 실습 구성

Chapter 2? WiseProphet 프로세스와 주요 기능
2.1 WiseProphet 프로세스
2.2 Kaggle에서 데이터 준비
2.3 WiseProphet 주요 기능
2.3.1 WiseProphet 데이터 로딩
2.3.2 데이터 탐색 및 데이터 전처리
2.3.3 특징 선택 및 알고리즘 선택
2.3.4 모델 관리 및 활용

Chapter 3? WiseProphet을 활용한 Kaggle 데이터 분석
3.1 WiseProphet 분류 모델 활용
3.1.1 WiseProphet 분류 알고리즘
3.1.2 Kaggle German Credit Risk Prediction
3.1.3 Kaggle IBM HR Attrition Prediction
3.1.4 Kaggle Nasa TurboFan Engine RUL Prediction Maintenance
3.1.5 MNIST 손글씨 인식
3.2 WiseProphet 회귀 모델 활용
3.2.1 WiseProphet 회귀 알고리즘
3.2.2 Kaggle Cusomer Lifetime Value Anlysis
3.2.3 Kaggle King County Real-state Price Analysis
3.2.4 K-야구 데이터를 이용한 선수 성적 예측
3.2.5 Kaggle 아마존 주가 예측
3.3 WiseProphet 군집 모델 활용
3.3.1 WiseProphet 군집 알고리즘
3.3.2 Kaggle Online Commerce Customer Clustering
3.3.3 Kaggle Advertise Conversion Data

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