[WEEK 12] 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 12주차

오늘은 감회가 새롭다. 이번주 들어 AI SCHOOL 8기 기간의 50% 지점을 지났고, 오늘로써 전체 101일의 일정 중 50%가 넘어간다. 시간이 빠르게 느껴진다.
12주차에는 이커머스 데이터 분석을 했고, 연결 지어서 머신러닝에 입문했다.

이번주의 키워드로 RFM, 머신러닝, K-means, clustering, classification, Decision Tree를 선정한다.

학습 내용 요약 - 각 세부 사항은 TIL 작성

고객의 거래 데이터(거래일, 거래 금액 등)을 이용하여 고객 가치를 분석하는 RFM에 대한 개념을 익혔고, 영국 온라인 소매점 거래 데이터셋에 적용하여 Recency, Frequency, Monetary를 계산하고 활용했다.
DAY 48

[DAY 48] RFM - 과거 내역을 통해 고객의 미래 가치를 추출하는 분석 방법

머신러닝과 파이썬 머신러닝 라이브러리 scikit-learn에 대해 배운 후, DAY 48에서 만든 RFM 데이터와 K-means algorithm을 활용해서 군집화를 실습했다. 비지도학습 활용 경험은 처음이었는데 재미있었다.
DAY 49

[DAY 49] 머신러닝, K-means clustering algorithm

DAY 50에는 Decision Tree의 기본 원리를 이해하고 scikit-learn의 분류 모델(DecisionTreeClassifier)을 사용하여 각 고객의 이탈 여부를 분류하며 고객 행동 예측을 경험했다.
학습 -> 예측 -> 평가 순의 실습을 통해 머신러닝 모델의 동작 과정을 이해했다.
DAY 50

[DAY 50] Decision Tree를 이용한 분류, 학습과 예측, Accuracy

머신러닝과 scikit-learn에 대해 더 알고 싶은 마음이 든다.