불량공정률 획기적으로 개선한 고객사 사례 (feat. SHAP 라이브러리) | Hashscraper-Blogㅣ해시스크래퍼 블로그
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AI모델을 통해 불량 공정률을 획기적으로 줄인 기업이 있다? (feat.
제조산업군에서는 공정 중 불량으로 인해 발생하는 손실율을 줄이는 것을 무척 중요하게 생각합니다.
아무리 작은 금액의 손실이더라도, 누적 생산량이 늘어나면서 자연스레 거대한 금액이 누출되기 때문이죠.
본 포스팅에서는 해시스크래퍼가 머신러닝을 통한 예측모델과 SHAP 라이브러리를 통해 고객사의 불량률을 획기적으로 감소시킨 방법을 다룹니다.
POST INDEX
0. 개요
문제 정의
데이터 수집
데이터 전처리
샘플링 유형
모델링
마무리
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https://blog.hashscraper.com/defect-rate-ai-shap-case-study/
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2023년 11월 1일 오전 4:57
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앞으로의 코테는 설명을 주고 코드를 짜라고 하는 것이 아니라, 코드를 주고 설명을 하라는 것이 유효할 것이다.
내 경우는 이미 그렇게 하고 있는데, 요구사항을 주고 개발을 요청. 결과물이 요구사항대로 개발이 잘 되었다면, 다음 단계로 제출한 코드를 리뷰하며 설명을 요청한다.
나는 종종 생산성을 올리기 위한 각종 개발 툴은 물론, 라이브러리나 소스 코드를 구매하기도 한다.
소스 코드의 경우 실제로 써먹지 못하는 경우도 상당수 되긴 하지만, 그래도 구성이나 코드를 보면서 배우는게 있기 때문에 학습 비용이라고 생각하고 가끔 구매하는 편이다.
