코딩없이 클릭만으로 머신러닝 AI 모델 개발하기

[이 책의 사용설명서]
1. 누구를 위한 책인가?
ㆍ 정부 공공기관의 데이터 분석가 및 데이터 기반 행정 전담팀
ㆍ 데이터 분석 비전공분야 대학원생
ㆍ 머신러닝 기반 캡스톤 프로젝트를 진행하는 고등학생 및 대학생
ㆍ 머신러닝을 이용한 데이터 분석을 직접 시도하고자 하는 일반인

2. 실습 및 향후 유용하게 사용할 수 있는 사이트
ㆍ http://prophet.wise.co.kr/#/intro : 본 책에서 주로 다루는 WiseProphet를 활용하기 위한 페이지이다. 회원가입하고 로그인하면 10메가 데이터 범위 이내의 데이터 분석을 지원하는 WiseProphet 실습용 버전을 무료로 사용할 수 있다.
ㆍ https://www.kaggle.com : 캐글(Kaggle)은 2010년 설립된 예측 모델 및 분석 대회 플랫폼으로 기업 및 단체에서 데이터와 해결과제를 제공하고 있다.
ㆍ https://www.data.go.kr : 공공 데이터 포털은 공공기관이 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 공공 데이터를 한 곳에서 제공하는 통합 창구로서 다양한 공공 데이터를 파일 및 API, 시각화 자료 등 다양한 방식으로 제공하고 있다.
ㆍ https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do : 기상 자료 개방 포털로서 대한민국의 기상 자료들이 제공되는 페이지이다. 기상 관련 빅데 이터 분석에 필요한 데이터들을 제공하고 있다.
ㆍ https://www.nier.go.kr/NIER/kor/openapi/getApiMain.do?menuNo=12006 : 국립환경과학원이 제공하는 기후대기 환경 데이터들이 제공되는 페이지이다.
ㆍ https://kosis.kr/index/index.do : 국가통계포털로서 국내·국제·북한의 주요 통계를 한 곳에 모아 이용자가 원하는 통계를 한 번에 찾을 수 있도록 통계청이 제공하는 One-Stop 통계 서비스이다. 300여 개 기관이 작성하는 경제·사회·환경에 관한 1,000여 종의 국가승인통계를 수록하고 있으며, 국제금융·경제에 관한 IMF, Worldbank, OECD 등의 최신 통계도 제공하고 있다.
ㆍ https://dsz.kdata.or.kr/svc/main/main.do : 데이터 안심구역은 일반적으로 공개되지 않는 다양한 분야의 미개방 데이터를 활용할 수있다. 다만 사전 신청 후 오프라인 방문을 통한 이용이 필수적이며, 데이터 반출에는 별도의 절차를 거쳐야 한다. 하지만 민감정보가 포함된 정보와 같이 (의료, 보건 등) 일반적으로 얻을 수 없는 정보들을 찾아볼 수 있다.
ㆍ https://data.seoul.go.kr : 서울 열린데이터광장은 서울시의 공공 데이터를 민간에 개방하는 사이트이다. 서울시 한정 데이터만 제공하지만 코로나19, 건설공사정보, 골목상권분석정보, 공공서비스예약정보, 공영주차장정보 등 자세하고 다양한 분야의 데이터를 제공하고 있다.
ㆍ https://bigdata.seoul.go.kr/cnts.do?r_id=P130# : 서울특별시 빅데이터 캠퍼스는 민ㆍ관ㆍ산ㆍ학에서 수집된 원천 데이터를 활용할 수 있는 오프라인 전용 서비스이다. 이용 신청 후 직접 방문을 통해 활용할 수 있다.

3. 효과적인 사용방법
① 머신러닝 알고리즘에 대한 기초지식이 부족한 분들은 2장과 3장의 알고리즘 설명부분을 먼저 정독한 이후에 원하는 예제를 선택하고 WiseProphet를 이용하여 실습을 통해 직접 모델개발을 진행하면서 모델개발 방법을 체험한다.
② 이미 머신러닝에 대한 기초지식이 있는 분은 바로 WiseProphet를 이용하여 원하는 분류 기법의 첫 번째 예제(3.1.2)를 진행하면서 실습한다. 분류기법의 첫 번째 예제에는 분석 모델의 성능을 개선시키는 다양한 방법들을 예시로 제시하였기 때문에 모든 독자들이 반드시 정독하면서 실습을 해야 되는 부분이다. 마찬가지로 3.2.1과 3.2.6에서는 회귀모델에 대한 성능개선 방법을 제시하였기 때문에 이부분을 필수로 진행하는 것이 효과적이다.
③ 캐글 데이터가 아닌 실무 데이터를 이용하는 것에 관심이 있는 분들과 시계열 데이터 분석에 관심이 있는 분은 data.go.kr에 미세먼지 관련 공공 데이터를 이용하는 실습(3.2.6)을 진행해보는 것을 권한다.
④ 다양한 데이터 확보와 분석 가능한 데이터 변환 작업을 원하는 경우에는 부록을 참고하여 데이터 변환 방법을 체험을 통하여 습득한다.

Chapter 01. 머신러닝 자동화와 WiseProphet
1.1 디지털 시대
1.2 디지털 플랫폼 정부
1.2.1 디지털 플랫폼 정부 개념
1.2.2 데이터 기반 행정
1.3 데이터 분석 진입장벽
1.4 머신러닝 자동화
1.4.1 머신러닝 자동화 개요와 기술 동향
1.4.2 머신러닝 자동화의 효과와 도입 접근 방법
1.5 WiseProphet
1.5.1 ㈜위세아이텍의 머신러닝 프로젝트 솔루션
1.5.2 머신러닝 자동화(Auto ML) 솔루션 WiseProphet
1.6 실습 방법 구성

Chapter 02. WiseProphet 처리 단계와 주요 기능
2.1 WiseProphet 데이터 분석 처리 단계
2.2 Kaggle에서 데이터 준비
2.3 WiseProphet 주요 기능
2.3.1 WiseProphet 데이터 로딩
2.3.2 데이터 탐색 및 데이터 전처리
2.3.3 특징 선택 및 알고리즘 선택
2.3.4 모델 실행 결과 분석
2.3.5 모델 관리 및 활용
Chapter 03. 머신러닝의 이해와 WiseProphet를 이용한 데이터 분석
3.1 WiseProphet 분류 모델 활용
3.1.1 WiseProphet 분류 알고리즘
3.1.2 개인 금용 신용 위험 예측 실습(Credit Risk Prediction)
3.1.3 직원 퇴사 여부 예측 실습(HR Attrition Prediction)
3.1.4 유효수명을 이용한 엔진 고장 유무 예측 실습(NASA Turbofan Engine RUL Prediction Maintenance)
3.1.5 MNIST 숫자 손글씨 인식 실습
3.2 WiseProphet 회귀 모델 활용
3.2.1 WiseProphet 회귀 알고리즘
3.2.2 차량 보험 고객의 생애가치 예측 실습(Cusomer Lifetime Value Anlysis)
3.2.3 부동산 가격 예측 실습(Real-state Price Analysis)
3.2.4 K-야구 데이터를 이용한 선수 성적 예측
3.2.5 Kaggle 아마존 주가 예측
3.2.6 공공 데이터(지역별 환경 데이터)를 이용한 지역별 시간대별 미세먼지농도 예측
3.3 WiseProphet 군집 모델 활용
3.3.1 WiseProphet 군집 알고리즘
3.3.2 온라인쇼핑 고객의 군집화와 특징 분석 실습(Online Commerce Customer Clustering)
3.3.3 온라인쇼핑 고객의 군집화와 특징 분석 실습(Advertise Conversion Data)

부록
부록 1 용어정리
부록 2 DBMS로부터 데이터 불러오는 방법
부록 3 여러 개의 파일로 구성되어 있는 데이터를 CSV 파일로 결합하는 방법
부록 4 WiseProphet를 위한 이미지 파일(JPG)의 CSV 변환방법
부록 5 다양한 데이터 형식을 CSV 파일로 변환하는 방법
부록 6 WiseProphet를 이용한 AI 분석 모델 개발 사례
부록 7 WiseProphet를 이용한 비정형 데이터의 AI 모델 개발 사례

김광용 [학력]
조지아주립대학 경영학 박사, MIS 전공(1995)
[경력]
메타버스 감성혁신포럼 의장(2021~현재) 숭실대학교 경영학부 교수, SNS마케팅 연구소장(1996~현재) 한국 IT서비스학회 회장, 한국 글로벌경영학회 회장(2014~ 2016, 2020)
[수상]
옥조근정훈장(2021) Marquis Who's Who in the World, Albert Nelson Lifetime Achiever(Data Analysis 분야)(2017) Top 100 Educators in the World(세계 100대 교육자) 영국 국제인명센터 IBC 등재(2015)
[연구실적]
빅데이터분석 분야 국내외 저널 약 150여 편 논문 발간