구름이 하늘의 일이라면: Python과 TensorFlow를 이용한 기상예측
- Science / Data
- Difficulty Intermediate
- 2017-08-13 (일요일) 11:20 - 12:00
- 한국어
- 103
- Photography and recording is allowed
Video
https://youtu.be/He63UEmgjLsDescription
구름이 하늘의 일이라면, 그걸 예측하는 것은 우리의 일입니다. 주식회사 해줌(http://www.haezoom.com / http://story.haezoom.com)에서는 태양광 발전소의 미래 전력 생산량을 예측하는 일을 하고 있습니다. 본 발표에서는 이를 위하여 딥러닝을 이용한 미래 기상 예측 알고리즘을 구축한 내용을 공유합니다. 우리의 문제해결 사례를 공유함으로써, 1) 문제를 발굴/정의하고, 2) 데이터 파이프라인 및 머신러닝 시스템을 구축하고, 3) 좋은 성능의 머신러닝 모델을 구현하는 각 단계 별로 실제로 어떤 고민과 경험을 했는지에 이야기할 예정입니다. 이를 통하여 일반적으로 머신러닝을 새로운 도메인의 예측문제에 적용하여 해결하는 전체 프로세스에 대한 경험을 공유하는 것을 목표로 합니다. 머신러닝을 기상예측에 적용하는 것에 관심있으신 청중뿐 아니라, 머신러닝을 실제 문제에 적용한 사례가 궁금하시거나 그 과정에서 어떤 고민이 필요한지 궁금하신 청중 또한 관심있게 들으실 수 있을 것으로 생각됩니다.
예를 들어서 다음과 같은 질문에 대해 고민합니다.
- 어떤 문제에 머신러닝을 적용했을 때 효과가 가장 클까?
- 새로운 데이터셋에 머신러닝을 적용할 때 어떻게 해야할까?
- 머신러닝 알고리즘과 관련된 코드를 어떻게 조직화할 수 있을까?
- 머신러닝 시스템 개발을 어떻게 "지속가능하게" 할 수 있을까?
