로우코드 AI
한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.
고객 유지율을 높이고 고객 이탈율을 줄이려면 어떻게 해야할지 궁금한 경우가 많다. 이는 '이탈한 고객'과 '이탈하지 않은 고객'이라는 두 범주로 나누어지는 분류 문제는 지도학습에 속하는 문제이다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위해서 다양한 오픈소스 ML 라이브러리들을 활용해서 모델의 평가를 수행할 수 있다.
탐색적 데이터 분석을 위해 데이터의 분포를 여러가지 차트를 통해서 살펴보고, AutoML을 통해 선형 회귀 모델을 학습시키는 과정들이 책에 잘 정리 되어 있어서, 머신러닝을 새로 배우는 사람들도 무리없이 따라할 수 있을 것이다.
이 책의 챕터 6에는 전력생산량 예측을 예로 들어, 빅쿼리 ML을 통해 모델을 학습시켜 시간당 전기 에너지 순생산량을 예측하는 과정이 정리되어 있다. 빅쿼리의 IF 함수를 통해 널값의 유무를 확인하고, MIN과 MAX 함수를 사용하여 모든 값이 예상 범위내에 있는지 확인한다. 코랩에서 상관계수 행렬을 만들어 에너지 생산을 예측하는데 사용할 수 있는 특징들을 걸러내고, 빅쿼리에서 선형회귀 모델을 학습시키고 평가를 해볼 수 있다. 마지막으로, 변수가 주어졌을 때의 전력생산량을 예측하는 서비스를 제공하게 된다.
이 책에서 사용된 코드와 연습문제들은 모두 깃허브 저장소를 통해 다운로드할 수 있어서 학습에 큰 도움이 된다. 문제 해결 중심의 ML 학습방법에 대해 공부할 수 있어서 좋았다. 로우코드 솔루션에 관심있는 분들에게 이 책을 추천한다.