solution
솔루션
빅데이터의 가치를 극대화시킬
이미지 기반 AI 솔루션
Image-Cloud는 딥러닝 알고리즘을 활용하여
대용량 이미지에 대한 분류(Classification), 객체인식(ObjectDetection),
특징맵(Feature map) 추출, 유사 이미지 (Similar image) 검색 기능을
제공하는 솔루션입니다.
- 이미지 분류
CNN 알고리즘을 활용하여
이미지 클러스터링을 통한 이미지 라벨링 및 분류 - 이미지 객체 인식
YOLO 알고리즘을 활용한
다양한 이미지 객체 인식 - 이미지 특징맵 추출
CNN 알고리즘 중 ResNet, VggNet을 활용한
대용량 이미지 특징 추출 - 유사 이미지 검색
이미지 비교 distance 함수를 활용한
대용량 이미지 간 유사도 측정을 통한 유사 이미지 검색
텍스트 기반 빅데이터를 활용한
토탈 AI 솔루션
NLP-Cloud는 크롤링(Crawling), 정제(pre-processing), 클러스터링,
토픽 분석, 워드임베딩(Word Embedding), 감정 사전 등을 활용하여
사용자가 원하는 텍스트 데이터를 수집, 분석, 분류 등의
기능을 제공하는 솔루션입니다.
- 크롤링
웹페이지(SNS, 온라인 커뮤니티, 뉴스 등)의 내용 추출
- 정제
노이즈 제거, 띄어쓰기, 맞춤법, 품사분류 및 분석
- 워드 임베딩
단어를 n 차원 벡터로 mapping 후
단어들 간 의미적 연관성 분석 - 감정사전
긍정/중립/부정으로 라벨링 된 단어
사전 기쁨/슬픔/분노/공포/기대/놀람/신뢰/혐오로 라벨링 된 단어 사전 - 클러스터링
비지도 학습방법을 활용한 유사 단어들 간의 군집화
- 토픽분석
텍스트 본문의 숨겨진 의미구조를 발견하여
문서 집합의 추상적인 주제 발견
신속하고 정확한
빅데이터 처리가 가능한
Mining Cloud
대규모로 수집 및 저장된 데이터에 대해
다양한 머신러닝 기법을 통해 가치 있는 정보 및 패턴 등 추출.
데이터 전처리 및 정규화, 변수 분석 및 선택,
학습용 데이터셋 구축 및 모델 학습의 전 과정에 대한 기능 제공.
- 데이터 전처리
제거/삭제
채우기/보간 - 데이터 정규화
Z-score 정규화/min-max 스케일링/4분위수 변환
- 변수 분석 및 선택
상관관계 분석/교차분석
CART(Classification and Regression Tree) 알고리즘 - 학습용 데이터셋 구축
라벨링
Partitioning : Train, Validation, Test (8:1:1) - 모델학습
Logistic Regression (LR)/Decision tree (DT)
Support Vector Machine (SVM)/Neural Network (NN)
Random Forest (RF)/XGBoosting - 모델 검증 및 평가
k-fold validation
Leave-one-out cross validation
빅데이터를 활용한 사용자의 목적에 맞는
맞춤형 AI 추천 시스템
RECOM-Cloud는 고객 행동 데이터 전처리, 정규화,
변수 분석 및 선택, 형식 변환, 모델 구축의 결과값을 가지고
유사도 기반으로 아이템을 추천해주는 인공지능(AI) 솔루션 입니다.
- 데이터 전처리
결측치가 있는 행 제거 또는 나머지 값의 평균/중위값 같은 대체 변수 사용
- 데이터 정규화
Z-Score, Min-Max scaling, Log Scaling, 이상치 제거
- 데이터 변수 분석 및 선택
상관관계 분석
- 데이터 형식 변환
일관된 범위를 갖도록 숫자 값을 조정하거나 문자열을 숫자로 변환
Label Encoding, One-Hot Encoding - 추천 시스템 모델 구축
Content-based Flitering(CBF) / Collaborative Filtering(CF)
K-Nearest Neighbors(KNN) / Matrix Factorization(MF)
Hybrid model / 딥러닝 기반의 NCF, NeuMF - 추천 서비스 제공
유사도 측정 및 유사도가 높은 아이템 추천
음성 데이터와 고객 관리 데이터를 활용한
고객 관리(CRM)솔루션
PBMS(Predicting Behavior Management Solution)는 음성-텍스트 변환,
전처리, 정규화, 변수 분석 및 선택, 모델 구축을 통해 고객의 행동을
예측하고 고객관리(CRM)를 위한 인공지능(AI) 솔루션 입니다.
- Speech to Text
음성을 텍스트로 변환
- 텍스트 전처리
형태소 분석, 라벨링(긍정/부정)
- 데이터 Merge
고객 데이터와 텍스트 데이터 Merge
- 데이터 정규화
Z-Score, Min-Max, Quartile
- 변수 분석 및 선택
상관관계 분석/교차분석/ CART 분석
- 학습용 데이터셋 구축
Partitioning : Train, Validation, Test(8:1:1)
- 모델 학습
Extratress/ Lightgbm/ XGBoosting/ Catboost
Recurrent Neural Network(RNN)
Long Short-Term Memory(LSTM) - 모델 검증 및 평가
K-Fold validation
Leave one out cross validation
