Model-Development - 모델 개발
실제 문제 해결을 위한 머신러닝 모델 개발 베스트 프랙티스와 방법론을 관리하는 영역입니다.
🎯 목표
- 실무 환경에서 적용 가능한 모델 개발 능력 구축
- 데이터 전처리부터 모델 배포까지의 전체 파이프라인 이해
- 모델 성능과 해석 가능성의 균형 유지
📋 개발 프로세스
1. 문제 정의 (Problem Definition)
- 비즈니스 문제 이해: 해결하려는 실제 문제 파악
- 성공 지표 정의: 측정 가능한 성공 기준 설정
- 제약 조건 확인: 시간, 자원, 성능 요구사항
2. 데이터 탐색 (Data Exploration)
- 데이터 품질 평가: 결측값, 이상치, 일관성 확인
- 탐색적 데이터 분석: 분포, 상관관계, 패턴 분석
- 피처 엔지니어링: 새로운 특성 생성 및 선택
3. 모델 선택 (Model Selection)
- 베이스라인 모델: 간단한 모델로 기준 성능 설정
- 알고리즘 비교: 여러 알고리즘의 성능 비교
- 교차 검증: 일반화 성능 평가
4. 모델 훈련 (Model Training)
- 하이퍼파라미터 튜닝: 그리드 서치, 랜덤 서치
- 과적합 방지: 정규화, 드롭아웃, 조기 종료
- 앙상블 기법: 배깅, 부스팅, 스태킹
5. 모델 평가 (Model Evaluation)
- 성능 지표 분석: 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score
- 모델 해석: 특성 중요도, SHAP, LIME
- 오류 분석: 모델이 실패하는 케이스 분석
🛠️ 개발 도구
데이터 처리
- pandas: 데이터 조작 및 분석
- numpy: 수치 계산
- scikit-learn: 전처리 및 모델링
모델링
- scikit-learn: 전통적 머신러닝 알고리즘
- xgboost: 그래디언트 부스팅
- lightgbm: 효율적인 그래디언트 부스팅
시각화
- matplotlib: 기본 시각화
- seaborn: 통계적 시각화
- plotly: 인터랙티브 시각화
모델 해석
- shap: 모델 설명 및 해석
- lime: 국소적 모델 해석
- eli5: 모델 성능 분석
📊 프로젝트 관리
현재 진행 중인 프로젝트
- 고객 이탈 예측: 분류 모델 개발 (진행 중)
- 가격 예측: 회귀 모델 개발 (계획 중)
완료된 프로젝트
- 타이타닉 생존 예측: 기초 분류 모델 (완료)
- 붓꽃 분류: 다중 분류 모델 (완료)
📈 성과 지표
기술적 지표
- 모델 성능: 정확도, F1-Score, AUC 등
- 개발 효율성: 개발 시간, 반복 횟수
- 코드 품질: 재사용성, 유지보수성
비즈니스 지표
- 문제 해결 능력: 실제 문제 해결 경험
- 도메인 지식: 특정 분야 전문성
- 커뮤니케이션: 결과 전달 능력
🔗 연관 영역
Algorithm-Mastery 연계
- 알고리즘 선택 시 이론적 배경 활용
- 새로운 알고리즘 적용 및 검증
Performance-Optimization 연계
- 모델 성능 향상 기법 적용
- 최적화 결과 피드백 및 개선
MLOps 연계
- 모델 배포 및 운영 준비
- 모델 모니터링 및 관리 체계