Jin's IT Story

데이터 분석과 머신러닝을 시작하면 누구나 처음 마주치는 장애물이 있습니다. 바로 복잡한 알고리즘과 수학 공식입니다. 하지만 최근에는 이런 부담을 줄여주는 도구로 AutoML이 주목받고 있습니다. “전문가가 아니어도 머신러닝 모델을 만들 수 있다”라고 할 정도로 AutoML은 강력하면서도 접근성이 높습니다. 그렇다면 전통적인 알고리즘 학습과 AutoML은 어떤 점이 다르고, 무엇이 더 효율적일까요? 이 글에서 두 접근 방식을 실제 관점에서 비교해 봅니다.알고리즘 학습: 이론부터 실습까지, 직접 만드는 머신러닝 머신러닝 알고리즘을 직접 배우고 구현한다는 것은, 데이터를 수집하고 전처리하며, 적절한 모델을 선택하고, 하이퍼파라미터를 튜닝하고, 성능을 평가하고, 재학습하는 전 과정을 직접 수행한다는 의미입니다...

데이터 기반의 의사결정을 위해 실험을 설계하거나 분석을 할 때 자주 등장하는 두 가지 용어가 있습니다. 바로 A/B 테스트와 T-검정입니다. 두 방법 모두 '비교'를 목적으로 하지만, 사용하는 상황이나 방식은 다릅니다. 이 글에서는 A/B 테스트와 T-검정의 차이점, 활용 사례, 그리고 실무에서 어떻게 선택해야 하는지를 쉽게 정리해 드립니다.A/B 테스트: 사용자 반응을 실시간으로 비교하는 실험 A/B 테스트는 웹사이트, 앱, 이메일 마케팅 등에서 자주 사용되는 실험 설계 방법입니다. 사용자를 두 집단으로 나눈 후, 서로 다른 버전의 콘텐츠를 보여주고 어떤 버전이 더 좋은 성과를 내는지 측정하는 방식이죠. 예를 들어, 쇼핑몰의 '구매하기' 버튼 색상을 초록색(A)과 파란색(B)으로 나눠서 일부 방문자에..

데이터 분석과 머신러닝을 막 시작한 사람들이 가장 먼저 부딪히는 벽은 바로 '전처리'입니다. 분석보다 앞선 단계지만, 가장 시간이 오래 걸리고 성과에 직결되는 작업이기도 합니다. 이 글에서는 전처리가 왜 중요한지, 어떤 절차로 이루어지는지, 그리고 실무에서는 어떻게 진행되는지를 체계적으로 설명합니다. 초보자도 이해할 수 있는 쉬운 용어와 실제 사례로 함께 살펴보겠습니다.전처리의 개념과 역할 전처리는 말 그대로 데이터를 '처리하기 전에 준비하는 과정'입니다. 일반적으로 데이터 분석, 통계, 머신러닝 모델링을 하기 위해 반드시 필요한 단계이며, 이 작업이 제대로 되지 않으면 아무리 좋은 알고리즘도 쓸모가 없을 수 있습니다. 수집된 원시 데이터는 대부분 불완전하거나 불규칙합니다. 누락된 값이 있거나, 오타나..

디지털 마케팅, UX 디자인, 제품 개발 등 다양한 분야에서 A/B 테스트는 빠질 수 없는 분석 도구입니다. 그러나 이 개념이 생소하거나 단순한 비교 실험 정도로만 알고 있는 분들이 많습니다. 이 글에서는 A/B 테스트의 기본 원리부터, 실제 기업들이 어떻게 활용하는지까지, IT 입문자도 이해할 수 있도록 쉽고 실용적으로 설명합니다.A/B 테스트의 원리: 실험 설계의 핵심 A/B 테스트는 '두 가지 버전을 비교해서 어느 것이 더 효과적인지를 판단'하는 실험 기법입니다. 실험 대상은 웹페이지 버튼 색상, 이메일 제목, 앱 기능 설계 등 다양합니다. 핵심은 두 버전(A, B)을 사용자 집단에 무작위로 나눠 보여주고, 어떤 버전이 더 나은 결과(전환율, 클릭률 등)를 이끌어내는지를 수치로 평가하는 데 있습니..

IT를 처음 접하는 신입이 가장 어려워하는 것 중 하나는 용어입니다. A/B 테스트, 전처리, AutoML 같은 단어들은 복잡하고 낯설게 느껴질 수 있습니다. 그러나 이 용어들을 정확히 이해하면 데이터 기반 의사결정과 자동화 도구 활용 능력이 급격히 향상됩니다. 이 글에서는 IT 비전공자나 신입도 이해할 수 있도록, 각 개념을 사례와 함께 쉽게 풀어보겠습니다.A/B 테스트란? 왜 사용하는가? A/B 테스트는 마케팅, 웹 기획, 앱 개발 등 다양한 분야에서 사용되는 실험 방법입니다. 이름 그대로 A와 B, 두 가지 버전을 사용자에게 무작위로 보여준 뒤 어느 쪽이 더 나은 반응을 보이는지를 비교하는 방식입니다. 예를 들어, 쇼핑몰의 결제 버튼 색상을 초록(A)과 빨강(B) 두 가지로 바꿔보았을 때, 더 많..