데이터 사이언스/데이터 분석 실습
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기계 학습 기반의 신용평가 모형 개발과 신용 점수 계산데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 1. 20. 21:02
신용 점수는 사람들의 신용도를 측정하여 숫자로 표현한 것입니다. 은행은 일반적으로 신용 신청에 대한 의사 결정을 위해 이 점수를 활용합니다. 이 블로그에서는 고객의 신용도를 측정하기 위해 가장 인기 있고 가장 간단한 신용 점수 형식인 표준 스코어 카드를 Python (Pandas, Sklearn)을 사용하여 개발하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 프로젝트 동기 오늘날 신용도는 개인을 얼마나 신뢰할 수 있는지 나타내는 지표로 간주되기 때문에 모든 사람에게 매우 중요합니다. 다양한 상황에서 서비스 공급자는 먼저 고객의 신용을 평가한 다음 서비스 제공 여부를 결정합니다. 그러나 전체 개인 포트폴리오를 확인하고 신용 보고서를 수동으로 생성하려면 시간이 많이 걸립니다. 따라서 신용을 점수로 계산하면 시간을 절약하고..
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AWS SageMaker를 이용해서 모델 빌드, 배포, 예측하기데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 1. 19. 08:39
이번 블로그에서는 SageMaker에 대해 짧고 간단하게 소개해 드리겠습니다. AWS SageMaker 란? Amazon SageMaker는 {jupyter 노트북 환경과 동일하지만 클라우드에 있는} 클라우드 머신 러닝 플랫폼으로, 사용자가 프로덕션 준비 호스팅 환경에서 머신 러닝 모델을 구축, 교육, 튜닝, 그리고 배포를 쉽게 할 수 있는 도구 입니다. AWS SageMaker의 장점 뛰어난 확장성 빠른 학습 시간 가동 시간 유지 — 프로세스가 중단없이 계속 실행됩니다. 높은 데이터 보안 SageMaker를 사용한 기계 학습 SageMaker에는 (교육용으로 널리 알려진) 최적화된 ML 알고리즘이 많이 내장되어 있습니다. 이런 내장 알고리즘을 이용하여 모델을 구축하려면 데이터가 필요합니다. 교육 데이터..
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Prophet을 이용한 주가 예측데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 1. 4. 14:00
Prophet는 비선형 추세가 연도 별, 주별, 일별, 계절 성과, 그리고 휴일 효과에 반영할 수 있는 시계열 모형입니다. 계절적 효과가 강하고 여러 시즌의 과거 데이터가 있는 시계열에서 가장 잘 작동합니다. Prophet은 누락된 데이터와 추세 변화에 강하며 일반적으로 이상 값을 잘 처리합니다. Prophet은 Facebook의 핵심 데이터 사이언스팀에서 출시한 오픈 소스 소프트웨어입니다. CRAN 및 PyPI에서 다운로드 할 수 있습니다. 예측은 조직의 업무 계획, 목표 설정, 그리고 이상 탐지에 활용할 수 있는 데이터 사이언스 과제입니다. 하지만, 이러한 중요성에도 불구하고 신뢰할만한 고품질의 예측을 생성하는 것은 매우 어려운 일입니다. 또한, 시계열 모델링에 대한 전문 지식이 있는 분석가가 많지 ..