KT AIVLE SCHOOL 6기 DX 트랙 5차 미니 프로젝트 후기(1)

KT AIVLE SCHOOL DX 컨설턴트 Track - KT AIVLE SCHOOL 공식 홈페이지

 

주제

시계열 데이터 기반 상품별 판매량 예측

 

목표

AI기반 수요량 예측 시스템을 제작하여 특정 상품에 대해 지정 리드타임을 두고 몇 개를 발주해야 하는지 예측하는 시스템을 제작함

 

맡은 역할

조장

 

내용

1. 제공된 3개의 ipynb 파일을 참고로 데이터 전처리 작업을 수행하였음

2. 과제 수행 범위를 정의하고 팀원들과 공유하였음

3. 여러 회귀 기법을 사용하여 변수의 중요도에 대해 판별하였음

4. 필요하지 않는 요소를 제거하고 필요한 요소를 생성하였음

5. 인공지능 모델로 결과를 예측하고 더 좋은 결과를 예측하는 방법을 조원들과 토의하였음

6. 최적의 성능을 찾고 결과물로 저장하였음 

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후기

무려 7일간 진행하는 5차 프로젝트이며, 에이블 스쿨의 절반을 알리는 프로젝트였기 때문에 STEP1의 마침표를 찍는 프로젝트이다.

 

시계열 데이터는 처음 다뤄본다는 점에서 사실 크게 다르지 않을 것으로 예상하였으나 생각보다 시계열이라는 제약조건이 까다롭다는 것을 알게 되었다.

하지만 실제 세상은 대부분 시계열로 운용되기 때문에 살짝 난해한 감이 없잖아 있었다.

 

그러나 조원들이 전부 나보다는 잘하시는 분들이라 좋은 아이디어를 각각 들어볼 수 있었고 개개인의 적절한 역할을 찾아 분배하였으며 이를 수행하였고 최종 결과물에 대한 PPT 제출하였다.