머신 러닝을 위한 필수 도구 소개

개요

머신 러닝은 다양한 산업군의 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구로 인식되고 있습니다. 엔지니어와 과학자는 데이터로부터 모델을 개발하고 이를 응용 프로그램에 탑재합니다. 통합 소프트웨어 개발을 위한 클라우드 환경 혹은 임베디드 시스템 탑재에 이르기까지 이러한 과정은 필수적인 개발 흐름입니다.

예측 기반 유지 보수 시스템 개발, 기계 수명 예측 혹은 건전성 관리 시스템, 금융 분야의 자산운용 시스템, 첨단 운전자 보조 시스템에 이르기까지 머신 러닝은 다양한 산업군에 활용되고 있습니다. 하지만 실제 산업분야에 적용하고 시스템에 반영하는 과정에서 여러 문제점이 발생하기도 합니다. 예측 모델 개발로 인한 결과가 항상 높은 신뢰성을 갖지 못하거나 머신 러닝 기반 모델의 하이퍼 파라메터 튜닝 작업으로 많은 시간을 소모하게 됩니다.

이번 웨비나에서는 MATLAB을 이용한 머신 러닝 기반 응용 프로그램 작성시 발생한 문제를 해결하는 방안을 소개해 드립니다.

하이라이트

이번 웨비나를 통해 아래의 기능을 확인하실 수 있습니다.

• 메모리 사이즈를 넘는 방대한 데이터를 MATLAB에서 처리하실 수 있는 "tall" 프레임워크
• 차원 축소 및 고급 feature 선택 기법을 통해서 불필요한 변수를 제거하거나 feature 선택
• 데이터 기반 예측 모델 개발 최적화를 위한 모델의 하이퍼파라메타 튜닝 기법
• 데이터 기반 머신 러닝 모델의 시스템 반영 혹은 임베디드 탑재

발표자 소개

엄준상 과장은 매스웍스코리아에서 Application Engineer로 근무하고 있습니다. MathWorks 제품중 수학, 데이터 분석, 최적화, 병렬처리, 계산 금융 관련 제품을 담당하고 있습니다.

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