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비즈니스 이해
- 목표 정의 및 KPI 설정
- 고객의 비즈니스 전반 분석
- 커뮤니케이션 채널 구축
데이터 준비
- 데이터 수집 및 그룹화
- 데이터 변수 간 상관관계 분석
- 이상치 및 결측값 처리
머신러닝 모델 개발
- 디지털 트윈 모델 개발
- 검색 엔진 모델 개발
- 모델 검증 및 초기 결과 도출
A/B 테스트
- 테스트 범위 및 조건 설정
- A/B 테스트 수행 및 데이터 분석
- 모델 성능 비교 및 개선
상용화 개발
- 모델 적용 방법 논의
- 모델 상용화 시스템 개발
- 모델 드리프트에 대한 전략 수립
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