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..

인공지능과 데이터 분석이 일상에 깊숙이 들어오면서 EDA, CDA, 그리고 AI모델이라는 용어가 자주 등장합니다. 하지만 이 용어들이 정확히 어떤 의미를 가지고 있으며, 서로 어떻게 다르고 연관되는지 헷갈리는 경우가 많습니다. 이 글에서는 IT 비전공자도 이해할 수 있도록 EDA(탐색적 데이터 분석), CDA(확증적 데이터 분석), 그리고 AI 모델의 개념과 차이를 쉽게 설명하고, 각각이 데이터 분석 과정에서 어떤 역할을 하는지 상세히 알려드립니다.EDA란 무엇인가? (탐색적 데이터 분석) EDA는 "Exploratory Data Analysis"의 약자로, 번역하면 "탐색적 데이터 분석"입니다. 이는 데이터를 수집한 후, 본격적인 모델을 만들기 전에 데이터가 어떤 형태를 가지고 있는지, 어떤 특성이 ..