초록 ▼

피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치 및 방법에 관한 것으로, 본원의 일 실시예에 따른 피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치는 분석 대상 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 피처 엔지니어링에 기반하여 상기 분석 대상 데이터로부터 특질 변수를 추출하는 특질 변수 추출부, 상기 특질 변수에 따른 분석 목적에 대응하여 선정된 복수의 머신러닝 알고리즘으로부터 상기 특질 변수의 입력에 대한 결과 데이터를 산출하는 연산부, 상기 결과 데이터에 기초하여 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 산출하는 평가부 및 상기 특질

피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치 및 방법에 관한 것으로, 본원의 일 실시예에 따른 피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치는 분석 대상 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 피처 엔지니어링에 기반하여 상기 분석 대상 데이터로부터 특질 변수를 추출하는 특질 변수 추출부, 상기 특질 변수에 따른 분석 목적에 대응하여 선정된 복수의 머신러닝 알고리즘으로부터 상기 특질 변수의 입력에 대한 결과 데이터를 산출하는 연산부, 상기 결과 데이터에 기초하여 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 산출하는 평가부 및 상기 특질 변수를 출력하고, 상기 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 시각화하는 시각화부를 포함하되, 상기 특질 변수 추출부는, 상기 분석 대상 데이터에 포함된 정형 데이터 또는 비정형 데이터로부터 상기 특질 변수를 추출하되, 상기 비정형 데이터의 경우, 비지도 학습 기반 자연어 처리 알고리즘에 기초하여 상기 특질 변수를 추출할 수 있다.

대표청구항 ▼

피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치에 있어서,분석 대상 데이터를 수신하는 데이터 수신부;피처 엔지니어링에 기반하여 상기 분석 대상 데이터로부터 특질 변수를 추출하는 특질 변수 추출부;상기 특질 변수에 따른 분석 목적에 대응하여 선정된 복수의 머신러닝 알고리즘으로부터 상기 특질 변수의 입력에 대한 결과 데이터를 산출하는 연산부;상기 결과 데이터에 기초하여 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 산출하는 평가부; 및상기 특질 변수를 출력하고, 상기 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 시각화하는 시각화부를 포함하되

피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치에 있어서,분석 대상 데이터를 수신하는 데이터 수신부;피처 엔지니어링에 기반하여 상기 분석 대상 데이터로부터 특질 변수를 추출하는 특질 변수 추출부;상기 특질 변수에 따른 분석 목적에 대응하여 선정된 복수의 머신러닝 알고리즘으로부터 상기 특질 변수의 입력에 대한 결과 데이터를 산출하는 연산부;상기 결과 데이터에 기초하여 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 산출하는 평가부; 및상기 특질 변수를 출력하고, 상기 복수의 머신러닝 알고리즘 각각의 평가지수를 시각화하는 시각화부를 포함하되,상기 특질 변수 추출부는,상기 분석 대상 데이터에 포함된 정형 데이터 또는 비정형 데이터로부터 상기 특질 변수를 추출하되,상기 비정형 데이터의 경우, 비지도 학습 기반 자연어 처리 알고리즘에 기초하여 상기 특질 변수를 추출하고,상기 특질 변수 추출부는,상기 분석 대상 데이터가 비정형 데이터를 포함하는 경우, 사용자 최적화된 단어 사전으로부터 최적 벡터값을 추출하고,상기 최적 벡터값에 대한 주성분 분석을 통해 상기 비정형 데이터에 포함된 텍스트로부터 명사를 추출하고,상기 단어 사전에 기반하여 상기 명사를 포함하는 단어의 빈도에 따라 부여된 점수에 따라 상기 특질 변수를 산출하고,변수 간의 연관성에 따른 중요도 순으로 나열된 변수로부터 상기 복수의 머신러닝 알고리즘에 입력되는 특질 변수를 추출하고,상기 연산부는 상기 특질 변수가 수치형 변수인 경우, 회귀 알고리즘 유형에 대응하는 복수의 머신러닝 알고리즘을 선정하고, 상기 특질 변수가 카테고리형 변수인 경우 분류 알고리즘 유형에 대응하는 복수의 머신러닝 알고리즘을 선정하고,상기 평가부는상기 회귀 알고리즘 유형에 대응하는 복수의 머신러닝 알고리즘의 결과 데이터에 대한 평균 제곱근 오차값을 이용하여 상기 평가지수를 산출하되, 상기 평균 제곱근 오차값이 작은 순서에 기초하여 복수의 머신러닝 알고리즘의 순위를 산출하고,상기 분류 알고리즘 유형에 대응하는 복수의 머신 러닝 알고리즘의 결과 데이터의 정확도, 정밀도 및 재현율을 통해 상기 평가지수를 산출하되, 상기 정확도, 정밀도 및 재현율이 높은 순서에 기초하여 복수의 머신러닝 알고리즘의 순위를 산출하는 것인, 피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치.