[Industrial AI] 8-3 Feature Engineering 개념과 역할

1. Feature 엔지니어링의 정의와 목표정의: Feature 엔지니어링은 원시 데이터(raw data)를 머신러닝 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하거나 새로운 변수를 생성하는 과정입니다. 단순히 데이터를 입력으로 사용하는 데 그치지 않고, 데이터 속 패턴과 의미를 모델이 잘 활용할 수 있도록 설계하는 작업입니다. 이는 기술적 접근뿐만 아니라 …

[email protected] 2025-05-18 15:29
[Industrial AI] 8-2 AI 개발을 위한 데이터 표준화

데이터 표준화란?데이터 표준화는 다양한 소스에서 수집된 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정입니다. 컬럼명, 데이터 형식, 분류 체계를 통일하여 데이터 통합과 분석을 용이하게 합니다. 특히 AI 모델 학습에서는 데이터의 일관성이 모델의 정확도와 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 비표준화된 데이터는 모델 학습 시 오류를 유발하거나 성…

[email protected] 2025-05-18 15:24
[Industrial AI] 8-1 PTD(Problem-to-Data)

PTD: AImpact 프레임워크의 문제-데이터 연결 방법론PTD(Problem-to-Data)는 AImpact의 핵심 방법론 중 하나로, 문제를 기술적으로 세분화하여 데이터와 연결하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 아래는 PTD의 주요 특징과 절차입니다:문제 정의 및 세분화: 복잡한 비즈니스 문제를 주 문제와 연관 문제로 나누고, 이를 해결하기 위한…

[email protected] 2025-05-18 15:23
[Industrial AI] 7-5 데이터셋 유형

1. Tabular Data (표 형식 데이터)a. 정형화 덜된 데이터 (예: 엑셀, CSV)설명: 엑셀, CSV, 스프레드시트로 관리되는 데이터. 고객 명단, 판매 기록, 설문지 응답 등.특징: 반정형 데이터, 열과 행 구조지만 포맷이 다양. 전처리(정규화, 결측치 처리) 필요.AI 접근 방식: Random Forest, XGBoost로 분류/회귀. A…

[email protected] 2025-05-18 15:23
[Industrial AI] 7-4 리스크 검토

5. Risk Assessment (리스크 검토)AI 도입의 잠재적 위험을 어떻게 관리할 것인가?정의: AI 프로젝트의 성공을 저해할 수 있는 리스크를 식별하고 완화 방안을 마련.평가 포인트:기술 리스크: AI 솔루션의 성능, 안정성, 구현 가능성은 어떤가?(예: 모델 오류, 시스템 다운타임)조직 리스크: 이해관계자 반대, 인력 부족, 변화 저항은 없는가…

[email protected] 2025-05-18 15:23
[Industrial AI] 7-3 확장성, 데이터

3. Scalability (확장성)AI 솔루션을 더 넓게 활용할 수 있는가?정의: AI 솔루션의 확장 가능성과 조직의 준비 상태를 평가.평가 포인트:다른 부서, 제품, 지역에 적용 가능한가?(확장 범위 점검)기술이 데이터 증가나 요구사항 변화에 대응 가능한가?(유연성 확인)조직의 인프라, 인력, 예산은 충분한가?(구현 준비 분석)예시:고객 문의 챗봇:적…

[email protected] 2025-05-18 15:23
[Industrial AI] 7-2 문제와 성과

1. Problem (문제)AI로 어떤 문제를 해결하거나 개선할 것인가?문제 유형:기존 문제 해결: 현재 비즈니스에서 발생하는 구체적인 문제를 제거.(예: 고객 문의 처리 지연 해결)현상 개선: 현재 프로세스를 더 효율적이거나 효과적으로 개선.(예: 문의 응답 속도를 2시간에서 30분으로 단축)평가 포인트:해결/개선 대상 문제는 무엇인가?(구체적으로 정의…

[email protected] 2025-05-18 15:23
[Industrial AI] 7-1 AImpact: AI 우선순위 프레임워크

1. Problem (문제)목적: AI로 해결하거나 개선할 구체적 문제를 정의하고 비즈니스 가치를 평가.평가 포인트:기존 문제 해결: 현재 비즈니스 문제 제거 (예: 고객 문의 지연).현상 개선: 기존 프로세스 최적화 (예: 응답 시간 단축).비즈니스 영향: 비용 절감, 매출 증가, 고객 경험 개선 등.잠재적 위험: 데이터 보안, 구현 실패 등.예시: "…

[email protected] 2025-05-18 15:23
[Industrial AI] 6-3 웹캠 인식

https://drive.google.com/file/d/1y7zwNwsz_UkmS4LIY9XGbYRIaKCWnInq/view?usp=drive_link

[email protected] 2025-05-18 15:22
[Industrial AI] 6-2 영상AI 주요 라이브러리

1. YOLO (Ultralytics YOLOv11)개요개발자: Ultralytics 팀.특징: 실시간 객체 탐지에 특화된 딥러닝 모델. 단일 패스(Single-Shot)로 빠르고 효율적인 탐지 제공. 경량화된 Nano 모델부터 고성능 모델까지 다양한 변형 지원.최신 버전: YOLOv11 (2025년 4월 기준, 2024년 10월 공식 발표 후 지속 업데…

[email protected] 2025-05-18 15:22