DATA ANALYSIS/in 제조 분야 (4) 썸네일형 리스트형 쉽게 정리하는 이상 탐지(Anomaly Detection) - 정의, 종류, 제조 분야에서의 활용 이상 탐지 (Anomaly Detection) 란? - 전체 데이터 중 특이한 패턴을 보이는 데이터를 찾는 모형을 만드는 방법 - 제조, 금융, 게임 등 다양한 분야에서 사용되는 분석 방법 이상탐지의 종류 - y값의 label 유무에 따라1. Unsupervised Anomaly Detection - 정답이 필요 없다, 즉 y값의 label이 필요없다. - 데이터 라벨링이 불가능한 상황에 많이 사용된다. 불량 발생 시점을 모를 때, 설비 이상을 예측하고 싶을 때 가장 유용하다. - 양/불 판정 정확도가 높지 않고, 주로 딥러닝 모델이기 때문에 hyper parameter에 매우 민감하다. ex) Auto-encoder 2. Semi-supervised Anomaly Detection ✨✨ - .. 제조 데이터에서의 전처리란? (2) (for 모델링) https://ss-doubt.tistory.com/38 제조 데이터에서의 전처리란? (1) (for 데이터셋 구성)0. 들어가며 데이터 분석가가 분석 프로젝트를 진행할 때 80%의 시간을 전처리에 사용한다고 합니다. 데이터 사이언티스트도 마찬가지, 모델링을 하기 위해서는 내가 원하는 형식의 데이터 셋 구ss-doubt.tistory.com 0. 들어가며지난 글에서는 데이터 전처리 과정에 대해 알아봤는데요 !이번에는 모델링 과정에 대해 자세히 글을 작성해 보겠습니다. 이번 모델링의 경우 제조 분야에서 "가상 계측"이라고 흔히 불리는 품질/물성 예측 모델링을 중점적으로 이야기하겠습니다. 즉, 다양한 공정 변수(X)를 활용하여 물성값(Y, 정형 데이터, 숫자형)을 예측하는 모델링 과정입니다. [그림1]은 실.. 제조 데이터에서의 전처리란? (1) (for 데이터셋 구성) 0. 들어가며 데이터 분석가가 분석 프로젝트를 진행할 때 80%의 시간을 전처리에 사용한다고 합니다. 데이터 사이언티스트도 마찬가지, 모델링을 하기 위해서는 내가 원하는 형식의 데이터 셋 구축이 필수적입니다. 제조 데이터를 활용한 예측 모델링 업무를 수행하며 대부분의 전처리 방식은 동일하나, 일부는 제조 도메인에서 자주 사용된다는 것을 알게 되었습니다. 이 글은 데이터 전처리에 대한 기본적인 지식을 가지고 있으며, 제조 도메인이 궁금한 분들에게 추천드립니다. 1. 데이터 전처리 (Data Preprocessing) 이란? 데이터 분석을 흔히 요리로 비유하는데요, 전처리는 요리의 재료를 손질하는 부분이라고 말합니다.채소를 씻고, 적당한 크기로 자르고, 필요없는 부분은 버리기도 하죠. 그래야 재료 준비가 완.. 제조 도메인에서의 데이터 분석과 AI 활용 서론 제조 분야는 기업 데이터를 사용해야하는 경우가 대부분이라 데이터 공개가 비교적 보수적입니다. 그래서 더욱 데이터 관련 분야에서 제조 도메인에 대한 정보를 얻기 어려운데요, 현업에서 하는 업무가 궁금하셨던 취준생이나 타분야 분들께 많은 도움이 되길 바랍니다 :) 제조 도메인에서 DS로 일하며 직간접적으로 경험한 데이터 분석 업무에 대해 소개하겠습니다 ! 더보기 사실 이 글은 제조 도메인이 뭔지도 모르던 취준생 시절의 제가 정말 궁금했던 글이 될 것 같습니다. (과거의 저에게 보여주고 싶네요..) 실제로 대한민국의 많은 회사가 제조업과 관련되어 있고, 그에 따라 제조 분야에 특화된 데이터 분석가 / 데이터 사이언티스트가 많이 필요한 것 같습니다. 그러나 많은 취준생들은 이 분야에서 어떤 데이터를 활용하.. 이전 1 다음
