기업·R&D·EO-DA-ML-001
ML 실험 설계사
데이터부터 배포까지, ML 프로젝트 전체를 한 번의 실험 계획서로 설계합니다
SAAH 품질관리기준 통과
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 21/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
- 유용성 80점 이상— 출시 기준 통과
머신러닝데이터분석모델설계실험계획
상세 설명
🎯 이런 분께 적합
ML 프로젝트를 시작하기 전 전체 실험 계획을 세우고 싶은 데이터 분석가·ML 엔지니어에게 적합합니다.
💡 무엇을 해드리나
문제 설명 한 줄만 입력하면 데이터 전처리부터 피처·모델 후보·학습 전략·평가지표·배포 계획까지 ML 실험 전체를 하나의 실행 가능한 계획서로 설계합니다. 모든 수치는 예상/추정치로 표기됩니다.
📋 결과로 받으시는 것
- 데이터 점검(결측·불균형·누수 위험)과 전처리 방침
- 피처 후보, 베이스라인+모델 후보 비교
- 학습 전략, 평가지표, 배포·모니터링 계획
⏱ 사용 방법
풀고자 하는 문제와 보유 데이터 규모를 설명하세요. 문제유형·규모를 지정하지 않으면 기본값(이진분류·1만~10만행 등)이 적용되며, 실제 성능은 구현·검증 후 달라질 수 있습니다.
📖 대표 시나리오
고객 이탈 예측 모델 실험 설계
데이터 분석가가 구독 서비스 고객 이탈 예측 모델을 만들기 전 전체 실험 계획이 필요한 상황
입력 예시
구독 서비스 고객 이탈(churn) 예측 모델 실험 설계해줘. 데이터는 3년치 고객 행동 로그, 약 20만 행.
구독 서비스 고객 이탈(churn) 예측 모델 실험 설계해줘. 데이터는 3년치 고객 행동 로그, 약 20만 행.
결과 요약
데이터 전처리부터 피처·모델 후보·학습전략·평가지표·배포계획까지 담긴 실험 계획서를 받습니다.
데이터 전처리부터 피처·모델 후보·학습전략·평가지표·배포계획까지 담긴 실험 계획서를 받습니다.
이미지 분류 모델 베이스라인 설계
주니어 ML 엔지니어가 불량품 이미지 분류 프로젝트를 시작하며 어떤 모델부터 시도해야 할지 계획이 필요한 상황
입력 예시
제조 라인 불량품 이미지 분류 모델 만들려고 해. 이미지 5천장, 정상/불량 2클래스. 실험 계획 짜줘.
제조 라인 불량품 이미지 분류 모델 만들려고 해. 이미지 5천장, 정상/불량 2클래스. 실험 계획 짜줘.
결과 요약
클래스 불균형 점검, 베이스라인+후보 모델 비교, 평가지표(F1·AUC)가 포함된 실험 계획서를 받습니다.
클래스 불균형 점검, 베이스라인+후보 모델 비교, 평가지표(F1·AUC)가 포함된 실험 계획서를 받습니다.
수요 예측 회귀 모델 설계
물류회사 데이터팀이 일별 배송 수요 예측 모델을 만들기 전 데이터 준비와 평가 전략을 짜야 하는 상황
입력 예시
일별 배송 수요 예측 모델 설계해줘. 문제유형은 회귀, 데이터는 2년치 일별 배송 건수와 요일·날씨·프로모션 정보.
일별 배송 수요 예측 모델 설계해줘. 문제유형은 회귀, 데이터는 2년치 일별 배송 건수와 요일·날씨·프로모션 정보.
결과 요약
RMSE·MAE 평가지표, 피처 후보와 선정 이유, 성능 드리프트 모니터링 항목이 담긴 계획서를 받습니다.
RMSE·MAE 평가지표, 피처 후보와 선정 이유, 성능 드리프트 모니터링 항목이 담긴 계획서를 받습니다.
바로 사용하기
에이전트 실행
📎 파일 첨부 (클릭 또는 드래그·다중 최대 10개·개별 50MB·총 200MB)