인공지능 개발

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인공지능 개발

크롤러를 통해 수집된 데이터를 분석하고 주제를 분류하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 과정이다.

EDA

데이터를 분석하기 전에 그래프나 통계적인 방법으로 자료를 직관적으로 바라보는 과정이다.

데이터 전처리

EDA를 통해 데이터 자체를 이해하는 과정을 거친 후, 그 정보를 바탕으로 프로젝트와 학습 모델의 목적성에 맞게 데이터 전처리 과정을 수행한다.

학습 모델 선정

전처리를 거친 데이터를 적절한 목적에 맞게 학습할 모델을 선정한다. 주제를 분류하게 되는 비지도 학습의 경우, 정확한 성능 측정을 통한 파라미터 도출이 어렵기 때문에 신중을 가해야 한다.

모델 성능 평가 및 개선

최적의 성능을 보여주는 모델이 구현될 때까지 전처리 -> 모델 선정 -> 학습 -> 성능 평가 과정을 반복한다.