Probono-AI

사회적 약자를 위한 생활예보서비스 제공 부문 중, 날씨 및 행사 정보를 결합한 관심 지역 인구밀집도 예측 모델

수행과정

목표 설정: 서울특별시 동 단위 행정구역 인구밀집정보를 예측.

필요 데이터셋 : 과거 인구 밀집 정보, 과거 날씨 정보, 초단기 미래 날씨 정보, 초단기 미래 행사 정보 등의 csv 파일을 사용한다.

데이터 셋 전처리

Column 파악 : 어떤 데이터가 의미 있는 데이터인지 파악한다. 의미 있는 데이터로 분류 후 새로운 데이터프레임 생성한다. 결측치 파악 및 결측치 채운다.

결측치 제거 한 뒤 시각화

특정 데이터의 경우, 극소수의 결측을 보일 뿐더러, 기존의 추정치가 없다면 기계학습을 통한 예측이 어려우므로 삭제한다.

샘플 데이터를 통한 전이학습

해당 모델의 경우 RNN 방식을 사용한다, 따라서 LSTM, GRU 2가지를 사용해보고, 정확도가 높은 모델을 선정하여, 전이학습 과정을 가지도록 한다.

모델 훈련 및 모델 분석

모델 훈련 : 훈련 데이터와 검증 데이터를 사용하여 모델의 파라미터를 조정하고 최적화하는 과정을 거친다.

모델 분석 : 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가하고 결과를 분석한다.