하마가 분석하마

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. [팀 분석-3주차]에는 모델링을 해보았습니다. 이번 주차에는 임현철 프로님께서 보내주신 스태킹 방법을 적용해보도록 하겠습니다. 모델링2 변수 구성 저희는 2개의 feature set과 각 feature set에 XGBoost, Random Forest를 사용한 후, 스태킹을 진행했었습니다. 스태킹2 개별 알고리즘의 예측 확률 값을 변수로 사용하여 예측하는 것이 아닌 새로운 방식의 스태킹을 시도해 보겠습니다. 위 논문의 기본 개념은 스태킹을 할 때, 각 (알고리즘의 정확도 곱하기) * (class 별 확률)로 보다 자세한 예시를 들면 다음과 같습니다. 이번 프로젝트에 사용한 것으로 예시를 들어보겠습니다. {RF 알고리즘 정확도*(RF 알고리즘의 cred..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. [팀 분석-2주차]에는 우승자 코드를 분석하고 아이디어를 도출하는 시간을 가졌습니다. 이번 주차에는 지난 주차 및 팀원들과 함께 고민하여 생성한 변수와 우승자 코드에서 얻어낸 아이디어를 응용하여 스태킹을 시도해보려고 합니다. 모델링 변수 구성 feature set은 총 2개입니다. 성능에 유의미한 변수를 만들어보려고 많은 아이디어를 시도해 보았으나, 우승자 코드에서 아이디어를 얻은 변수를 넘는 새로운 파생 변수는 없었습니다. ㅠㅠ 그러나 다른 방식으로 적용하여 성능을 높여 보았습니다!! 모델링 Light GBM과 Extra Tree, Logistic Regression 등 다양한 알고리즘을 사용해 보려고 하였으나 성능적인 면과 브라이틱스에 아직 존재하..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 이번 주는 첫 번째 팀 미션으로 Brightics Studio의 홍보영상 기획/제작 준비 과정에 대한 슬기로운 분석생활 팀의 이야기를 담아보겠습니다!!! 2조의 Brightics 홍보 영상 제작기 서포터즈를 시작하고 4차 미션까지가 모두 개인 미션이었는 데다가 코로나19로 인해서 팀원분들과 만날 기회가 없었는데요ㅠㅠ 팀 미션이 시작하고 나서 5주 차에 접어들어서야 줌을 통해 팀원 분들을 처음으로 만날 수 있었습니다! 팀원 분들이 모두 바쁘시기에 밤 10시 처음으로 만나게 되었습니다! 어색함에 숨이 막히더군여.. 자기소개를 한 명씩 했었는데 제가 나이가 제일 많더라구요,,, 다들 저랑 다르게 1학년 때 안 놀고 열심히 공부하신 분들,,ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 지난 포스팅에서 Brightics AI와 Brightics Studio에 대해서 소개해 드렸는데요. Brightics Studio의 디테일한 기능들은 차츰 설명해 드리기로 하고 오늘은 간단한 체험만 해보려고 합니다. 다운로드를 받으신 후에 가볍게 체험을 하실 분들은 함께 올려드린 데이터를 사용하셔서 따라 해봐 주세요! 이번 포스팅은 Brightics Stuido 설치 이후, 간단한 체험으로 이루어집니다. [Brightics Stuido 체험] Brightics Studio를 활용한 간단한 체험에서 이전에 제가 했던 '직접 우편 판매를 위한 구매금액 예측' 프로젝트의 데이터를 사용해보려 합니다. 'retail-marketing' 데이터와 데이터에 관한 ..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 브라이틱스 서포터즈 2기로서 앞으로 Brightics AI를 활용한 다양한 포스팅을 진행할 예정입니다. 이번 기회로 새로운 분석 프로그램인 Brightics AI를 공부하고, 데이터 분석에 입문하시는 분들께 분석 툴 선택에 대한 고민을 덜어드리고 싶습니다. 첫 포스팅은 Brightics AI 소개와 체험판 다운로드, 간단한 실습으로 이루어집니다. [프로그램 소개] Brightics AI는 삼성 SDS에서 개발된 AI 기반 분석 플랫폼입니다. Brightics AI의 주요 특징을 알아보겠습니다. 1. 확장 가능한 데이터 아키텍처 기반의 고성능 기계 학습 분석 목적으로 병합, 예측, 진단할 수 있는 다양한 고성능 분석 함수를 제공합니다. 2. 자동 분석 ..