[현대자동차] AL10_AI리더(파트장) – 2일차

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요구 사항

  • 컴퓨터 파일 및 폴더 작업 가능
  • Microsoft Excel or Google Sheets와 같은 어플리케이션을 활용 할 수 있음
  • Microsoft 계정을 보유하고 있음
  • Baseline Model을 개발해보았음

개요

  알고리즘랩스의 교육과정은 다양한 직무의 도메인 전문가들이 코딩 없이 AI를 학습할 수 있도록 마련된 과정으로, 직무별 상세 커리큘럼을 제공하고 있습니다. 본 과정을 통해 각 직무의 도메인 전문가들은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식 없이 AI 원리 및 실제 구현 학습을 경험할 수 있으며, 나아가 도메인 전문 지식을 접목하여 최적의 직무별 AI 접합점을 찾을 수 있습니다.  

설명

인공지능은 오늘날의 비즈니스 환경에서 가장 수요가 많은 기술입니다. 대부분의 경우 코딩 할 수 있는 전문가만의 영역으로 남겨져있습니다.

알고리즘랩스는 위 문제를 해결하며, 인공지능을 대중적으로 활용할 수 있음을 전파하기 위해 누구나 쉽게 사용할 수있는 드래그 앤 드롭 환경을 토대로 인공지능 실습을 제공합니다. 우리가 활용하는 도구는 Azure ML Studio입니다.

아무리 쉬운 인공지능 도구라도 인공지능에 대한 개념과 전반적인 Workflow를 모르는 경우 인공지능을 적절하게 실무에 활용 할 수 없습니다. 이것을 해결하는 것이 본 과정의 목표 중 하나입니다. 기계 학습에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. ML에 대해 능숙하게 이야기 할뿐만 아니라, 이를 실행하고 비즈니스 요구 사항을 실행하는 데 필요한 기본 지식을 얻을 수 있습니다.

분류 ( ‘승인 됨’또는 ‘승인되지 않음’과 같은 범주에 해당하는 값) 또는 회귀 ( ‘급여’또는 ‘가격’과 같은 연속적인 수치에 해당하는 값)가 필요한지 여부에 관계없이 지도 학습 예측 모델을 구성하는 데 필요한 모든 단계를 수행합니다. 

이 과정은 기본 연산 및 평균 계산 방법을 포함하여 수학에 대한 기본 지식만 있으면됩니다. 

이 과정은 “코드없는 접근 방식”을 사용하므로 코딩 배경이 없는 기술자를 염두에두고 설계되었습니다. 본 과정의 실습 과정을 익히면 자신의 필요한 인공지능 모델을 개발할 수 있습니다. 우리는 다음의 주제를 다룹니다.

  • 코딩없는 인공지능 개발 환경 설정
  • Baseline Model 복습
  • 고도화 모델을 만들기 위한 방법론
  • 회귀 모델의 내부의 가중치 (Weight) 확인
  • EDA(Exploratory Data Analysis)를 통한 고도화
  • 데이터 선택 (Feature Selection)을 통한 고도화
  • 하이퍼 파라미터 튜닝 (Hyper-parameter Tuning)을 통한 고도화

위와 같은 실습 과정을 거치고 나면,
자체 데이터 세트를 사용하여 회사의 예측을 돕거나, 조직에 필요한 인공지능 모델을 쉽고 빠르게 구축 할 수 있는 기초 역량을 가질 수 있습니다.

이 강좌의 대상:

  • 도메인 전문가
  • 인공지능(머신러닝)에 대한 궁금증이 있으신 분
  • 코딩을 못 하시는 분
  • Baseline Model을 만들어 본 경험이 있으신 분