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빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트렌드
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회귀분석 적용 사례
미국의 Telecom 회사, 고객 이탈의 이슈 직면, 신규 고객 유치를 위...
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Reinforcement Learning
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강화학습
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Reinforcement Learning
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28 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
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Unsupervised Learning
29 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
보통 사고 고객
완전 안전 고객
대형 사고 고객
보통 사고 고객
완전 안전 고객
Classification
학습 Sample에 대해 건...
30 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
100개의 그룹
대형 사고 고객 : 8 / 94 / 27 / 80 / 26 번 그룹  8,400건
보통 사고 고객 : 10 / 77 ...
31 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
비지도학습을 통해 Labeling된 Sample
3개 Output의 지도학습Unsupervised Learning
4. Predicti...
32 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
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빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 1 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 2 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 3 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 4 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 5 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 6 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 7 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 8 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 9 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 10 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 11 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 12 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 13 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 14 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 15 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 16 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 17 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 18 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 19 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 20 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 21 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 22 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 23 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 24 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 25 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 26 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 27 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 28 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 29 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 30 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 31 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 Slide 32
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빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장

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2017 데이터 그랜드 컨퍼런스 발표 자료

빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장

  1. 1. 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트렌드 1. 빅데이터 분석의 유형 2. Predictive analysis 3. Predictive analysis의 이슈 사항 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 2017년 11월 7일
  2. 2. 2 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 1. Descriptive analysis 2. Exploratory analysis 3. Inferential analysis 4. Predictive analysis 5. Causal analysis 6. Mechanistic analysis
  3. 3. 3 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 Descriptive analysis 대만 노선 탑승률 추이 (‘12.01~’14.12) 대만 노선 성별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12) 대만 연령별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12) - SNS의 ‘대만’ 키워드 월별 건수- 시작일 종료일 ‘꽃보다 할배’ 방송(취향지 방송)에 따른 탑승율 영향 분석 대만 연령별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12)
  4. 4. 4 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 Predictive analysis DTG 정보에 의한 운전자 운행 패턴 및 사고 위험 예측 C. 2016년 11월 16일 14시 무사고 운행 A. 2016년 11월 16일 15시 사고 운행 속도 RPM 방위각 브레이크 가속도 RPM 차이 B. 2016년 11월 16일 16시 무사고 운행 속도 RPM 방위각 브레이크 가속도 RPM 차이 속도 RPM 방위각 브레이크 가속도 RPM 차이 사고지점
  5. 5. 5 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 Predictive analysis DTG 정보에 의한 운전자 운행 패턴 및 사고 위험 예측 i) Classification Modeling - Random forest vs. SVM vs. Decision Tree vs. Neural Network ii) Confusion Matrix (Sampling data) iii) Confusion Matrix (real data)
  6. 6. 6 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis Predictive analysis 의 활용 영역
  7. 7. 7 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 Predictive analysis Mechanistic analysis Descriptive analysis Exploratory analysis Inferential analysis Causal analysis Predictive analysis 2. Predictive analysis
  8. 8. 8 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  9. 9. 9 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis Predictive analysis 주요 활용 기술 <회귀분석> <기계학습>
  10. 10. 10 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis 회귀분석 적용 사례 미국의 Telecom 회사, 고객 이탈의 이슈 직면, 신규 고객 유치를 위한 비용 증가
  11. 11. 11 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis 기계학습 적용 사례
  12. 12. 12 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  13. 13. 13 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  14. 14. 14 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis 기계학습 적용 사례
  15. 15. 15 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  16. 16. 16 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  17. 17. 17 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항
  18. 18. 18 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항
  19. 19. 19 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항 (1) lack of generalization capability to new goals (2) data inefficiency 기계학습의 어려움
  20. 20. 20 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항 STT를 위한 음성 학습
  21. 21. 21 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 (1) lack of generalization capability to new goals (2) data inefficiency 기계학습의 어려움 Reinforcement Learning
  22. 22. 22 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Reinforcement Learning
  23. 23. 23 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Reinforcement Learning <Deep Reinforcement Learning>
  24. 24. 24 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  25. 25. 25 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 강화학습
  26. 26. 26 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Reinforcement Learning
  27. 27. 27 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  28. 28. 28 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Unsupervised Learning
  29. 29. 29 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 보통 사고 고객 완전 안전 고객 대형 사고 고객 보통 사고 고객 완전 안전 고객 Classification 학습 Sample에 대해 건별 Class labeling Sample의 수가 10만건? Unsupervised Learning 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  30. 30. 30 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 100개의 그룹 대형 사고 고객 : 8 / 94 / 27 / 80 / 26 번 그룹  8,400건 보통 사고 고객 : 10 / 77 / 40/ 28/ 19 / 32 / 54 / 66 번 그룹  24,500건 완전 안전 고객 : 나머지 그룹  67,100건 Unsupervised Learning 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  31. 31. 31 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 비지도학습을 통해 Labeling된 Sample 3개 Output의 지도학습Unsupervised Learning 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  32. 32. 32 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 Q&A
  • choeungjin

    Jan. 12, 2018

2017 데이터 그랜드 컨퍼런스 발표 자료

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