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    신용카드 서비스 이탈 여부를 예측하는 ML Model 개발

    신용카드 서비스 이탈 여부를 예측하는 ML Model 개발

    신용카드 서비스 이탈 여부를 예측하는 ML Model 개발 기존 고객 정보를 바탕으로, 고객의 이탈 여부를 예측하는 Machine Learning Model 개발 0. 분석 배경 이번 프로젝트에선 기존 고객 정보를 바탕으로 고객의 이탈 여부를 예측하는 Machine Learning Model을 개발했습니다. 이러한 예측이 중요한 이유는, 신규 고객 수를 확보하는데 드는 비용이 기존 고객을 유지하는 비용보다 훨씬 크기 때문입니다. 신규 고객을 확보하는 것에 천문학적 영업비용이 들고, 신규 카드 발급과 관련한 심사 비용 또한 무시할 수 없습니다. 많은 비용을 들여 획득한 고객이 이탈해 버릴 경우 이로 인한 손실은 막대합니다. 기존 고객의 이탈률을 낮출 경우 수익이 크게 개선될 것입니다. 따라서 기존 고객 중..

    Game Data Analysis

    Game Data Analysis

    Project. Game Data Analysis 게임 데이터를 바탕으로 다음 분기에는 어떤 게임을 개발할지 의사결정을 내립니다. EDA 및 시각화, 가설검정을 진행했습니다. 1. 프로젝트 진행 기간 2021.05.31 ~ 2021.06.03 2. 프로젝트 목표 1980년 ~ 2020년 발매된 게임 데이터를 바탕으로 '다음 분기에는 어떤 게임을 개발해야 할까?'의 질문에 답한다. 3. 프로젝트 가설 지역에 따라서 선호하는 게임 장르가 다를까? (지역별 Two-Sample 카이제곱 검정) 연도별 게임의 트렌드가 있을까? 4. 진행 과정 및 세부사항 4-1. 데이터 로드 및 전처리 결측치 처리 데이터 타입 변경, 단위 통일 4-2. 데이터 분석 및 시각화 Q1 : 지역에 따라 선호하는 게임 장르가 다를까? ..

    Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (1)

    Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (1)

    Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems Part of Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015) Abstract Machine learning offers a fantastically powerful toolkit for building useful complexprediction systems quickly. This paper argues it is dangerous to think ofthese quick wins as coming for free. Using the software engineering frameworkof technical debt, we find it is..

    얼굴인식에서 노이즈 제거를 위한 PCA 접근

    얼굴인식에서 노이즈 제거를 위한 PCA 접근

    PCA가 영상인식에 활용되는 대표적인 예는 얼굴인식(face recognition)입니다. 이와 관련된 개념 혹은 용어로서 eigenface(아이겐페이스)가 있습니다. 다음과 같은 20개의 45x40 얼굴 이미지들이 있습니다. 이미지에서 픽셀 밝기값을 일렬로 연결하여 벡터로 만들면, 이들 각각의 얼굴 이미지는 45x40 = 1,800 차원의 벡터로 생각할 수 있습니다. (즉, 각각의 이미지는 1,800 차원 공간에서 한 점(좌표)에 대응) 이제 이 20개의 1,800차원 점 데이터들을 가지고 PCA를 수행하면 데이터의 차원 수와 동일한 개수의 주성분 벡터들을 얻을 수 있습니다. 이렇게 얻어진 주성분 벡터들을 다시 이미지로 해석한 것이 eigenface 입니다. (얼굴 이미지를 가지고 얻은 벡터이기에 ei..

    Multi-Armed Bandits(MAB) 알고리즘

    Multi-Armed Bandits(MAB) 알고리즘

    0. Multi-Armed Bandits(멀티암드 밴딧) 의 역사 카지노의 고객들은 특정 슬롯머신의 수익률이 좋다는 사실을 경험적으로 알게된다. 또, 한번 대박이 터진 슬롯머신은 한동안 수익률이 좋지 않다는 사실을 알게된다. 어느날, 카지노에 방문한 수학자가 “이 슬롯머신에 어떻게 투자를 하면 최적의 수익을 얻을 수 있을까?” 라는 생각을 하게 된다. 💡 멀티 암드 밴딧은 카지노에서 슬롯머신 투자를 최적화하기 위해 만들어진 알고리즘이다. 정리하자면, N개의 슬롯머신이 있다. 각각의 슬롯머신은 수익률이 다르다. 당장, 고객은 각 슬롯머신의 수익률을 알지 못한다. 여기서 내 돈을 어느 슬롯머신에 걸고 슬롯머신의 암(손잡이)을 내려야 돈을 가장 많이 벌 수 있을까? 여기서 슬롯머신이 밴딧(Bandit)이고, ..