주식회사 에이테크

개요

데이터의 종류와 목적에 맞는 알고리즘을 사용하여 학습한 뒤 패턴 및 결과를 파악하고 이를 기반으로 삼아 다음에 주어질 미래 데이터의 결과를 예측하여 의사결정 지원 및 해결책 제시

01. 데이터 전처리	02. 학습	03. 오차분석	04. 예측
데이터 표준화 차원 축소 영상데이터 처리	지도 학습 비지도 학습 경험적 위험 최소화	정밀도/재현율 과적합 해결 테스트/교차검증	모델 적용 모니터링

적용 기술

유사성 기반	베이즈 기반	정보 기반	비지도 기반	신경망 기반
Logistic, SVM, K-Nearest Neighbor, CF	Naïve Bayesian, HMM, bayesian Network	DT, Random Forest	K-means, DBSCAN, PCA/LDA, SVD	ANN, DNN, CNN, RNN

머신러닝/딥러닝 라이브러리

Tensor
flow

IBM
Watson

Apache
Spark

Apache
Mahout

기대효과

01의사결정	기회를 구분하고 의사결정의 우선순위를 지정하여 최상의 결과를 달성
02적용성	이력 데이터뿐만 아니라 실시간 입력도 처리할 수 있어 실시간으로 조정
03비즈니스	혁신적인 비즈니스 모델, 제품 및 서비스 개발 기틀 마련
04통찰력	인적 역량을 뛰어넘는 스트리밍 되는 대량의 복잡한 데이터를 분석하여 예측
05효율성	정확하게 계획하고 작업하여 비용을 줄이고 인적 오류를 제거