클라우드 플랫폼과 NLP기술로 열어가는 AI 미래전략

규제법령 데이터

Tidyverse Korea

2020-08-25

강의 개요

  • 실생활 속 데이터 과학 (AI/ML)
  • 왜 AI/ML은 어려운가?
  • Big Data/AI/ML/Data Science
  • 데이터 경제와 산업
  • 소중한 자원 규제법령 데이터

실생활 속 데이터 과학 (AI/ML)

러시아 월드컵 감동을 디지털로…

월드컵

러시아 월드컵(2018) - 한국 vs 독일

지진해일 대피소가 없다고?

월드컵

xwMOOC (2018-01-17), “지진해일 대피소 - crosstalk”

자 이제 됐고!

국회의원 사진

국회의원 사진 - trelliscope

대통령의 마음… 슬픔은 어디에?

슬픔은 어디에

xwMOOC 딥러닝 - 동영상 감정 분석

KBS NEWS, 인공지능으로 분석한 대통령의 마음…슬픔은 어디에?

MLB 투수 유전자는 유전이 될까?

MLB 투수 유전자

회귀분석 - MLB 투수 유전자는 유전이 될까?

출산장려 예산은 출산율을 높일까?

저출산과 소요예산 - 상관관계

증가된 정부예산: 누가 세금을 많이 냈나?

국세 세금 데이터 분석

왜 AI/ML은 어려운가?

누구나 꿈은 있다.

누구나 이런 소박한 꿈을 가지고 시작한다.

현실은 아마도 …

더 성공한 존경받는 AI/ML 프로젝트/기업(?)

빗나간 AI/ML 성공(?) 프로젝트 모움

그럼에도 불구하고 꿈꾸는 AI/ML 미래

Big Data/AI/ML/Data Science

데이터 경제와 산업

데이터 자원

파이프라인

가치

  • 기술 분석(Descriptive Analytics): 무슨 일이 있었나? (What happened?)
  • 진단 분석(Diagnostic Analytics): 왜 일어났나? (Why did it happen?)
  • 예측 분석(Predictive Analytics): 무슨 일이 일어날까? (What will happen?)
  • 처방 분석(Prescriptive Analytics): 어떻게 그런 일을 일으킬까? (How can we make it happen?)

비용

자동화

소중한 자원 규제법령 데이터

아날로그 → 디지털화(Digitization)

출처: 공정거래법 전면개편안: Digitization

텍스트 추출

출처: 최고의 OCR 엔진: 구글, 네이버, Azure, tesseract

문서 분류

출처: parsnip + tidytext + textrecipes