🎬 예시 3: OTT 사용자 이탈(Churn) 예측 모델
📍 적용 분야: 미디어 / 구독 비즈니스
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 🎯 문제 정의 | 한 달 이내 서비스를 해지할 가능성이 높은 사용자를 예측 (이진 분류) |
| 📈 목표 지표 | F1 Score, ROC-AUC |
| 🎯 성공 기준 | Precision > 80% (리텐션 마케팅 타겟 정확도 확보) |
✅ 특이사항
- 최근 로그인 빈도, 콘텐츠 시청시간, 장르 다양성, 과거 해지 이력 등 다양한 사용자 행동 데이터를 피처로 사용
- 결과를 바탕으로 맞춤형 할인 쿠폰 발송 등 CRM 시스템과 연동 가능
🚚 예시 4: 물류 창고 재고 수요 예측
📍 적용 분야: 물류 / 공급망
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 🎯 문제 정의 | 다음 주 각 상품별 적정 재고 수량 예측 (회귀 문제) |
| 📈 목표 지표 | RMSE, MAE |
| 🎯 성공 기준 | 과잉 재고율 10% 이하 유지, 품절율 < 3% |
✅ 특이사항
- 날씨, 프로모션, 과거 출고량, 공급지 물류 지연 변수 포함
- 예측결과는 WMS(창고관리시스템)과 자동 연동됨
🏦 예시 5: 금융 거래 이상 탐지 (Fraud Detection)
📍 적용 분야: 핀테크 / 금융 보안
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 🎯 문제 정의 | 비정상적인 카드 사용 패턴 탐지 (이진 분류 / 이상탐지) |
| 📈 목표 지표 | Recall (정상은 놓쳐도 되지만 사기를 놓치면 안됨) |
| 🎯 성공 기준 | 이상 거래 탐지율 > 98%, FPR < 1% |
✅ 특이사항
- 대부분의 데이터가 ‘정상’ → 불균형 처리 필수 (SMOTE, ADASYN, Cost-sensitive Learning)
- 실시간 트랜잭션에 적용되어야 하므로 모델 경량화, 응답속도 중요
🏙 예시 6: 부동산 시세 예측 (House Price Prediction)
📍 적용 분야: 부동산 / 투자
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 🎯 문제 정의 | 지역, 면적, 연식, 층수, 학군, 교통정보를 기반으로 아파트 가격 예측 |
| 📈 목표 지표 | RMSE, R² Score |
| 🎯 성공 기준 | 예측오차 ±5% 이내 달성 |
✅ 특이사항
- 지도 기반 Feature Engineering (예: 위경도 거리 → 중심 상권까지 거리 변수화)
- SHAP 값 기반으로 “왜 이 집이 이 가격인가?” 설명 가능
🌍 예시 7: 위성 영상 기반 산불 탐지
📍 적용 분야: 환경 / 공공안전
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 🎯 문제 정의 | 위성 영상에서 실시간으로 산불 발생 여부 탐지 (분류 + 객체탐지) |
| 📈 목표 지표 | IoU, Precision, Detection Rate |
| 🎯 성공 기준 | 탐지 정확도 95% 이상, False Alarm < 3% |
✅ 특이사항
- 딥러닝 기반 CNN + Vision Transformer 구조 활용
- 실제 임상처럼 실시간 스트리밍 영상에 적용되기 때문에 MLOps 및 Edge 컴퓨팅 환경 고려
🤖 정리
| 분야 | 프로젝트 예시 | 문제 유형 |
|---|---|---|
| 🎬 미디어 | 사용자 이탈 예측 | 분류 |
| 🚚 물류 | 재고 수요 예측 | 회귀 |
| 🏦 금융 | 이상 거래 탐지 | 분류/이상탐지 |
| 🏙 부동산 | 아파트 가격 예측 | 회귀 |
| 🌍 환경/재난 | 위성 산불 탐지 | 객체 탐지 |
원하시는 분야로 추가해드릴 수 있습니다:
- ✈️ 항공 승객 예측
- 💬 고객 리뷰 감성 분석
- 🎨 이미지 생성
- 🧬 유전체 분석
- 🎮 게임 사용자 잔존 예측