소개
매일 쓰레드에 올리는 [하루30분 AI] 챌린지를 하고 있어요. 오늘은 뭘해볼까 하는데 클로드에서 "CSV파일을 올려주면 데이터 분석을 해준다"는 홍보 배너글이 눈에 쏘옥! 캐글에서 CSV 파일을 가져와 데이터 분석을 하고 예측 모델을 만들어 봤어요.
분석 도구라는 메시지가 포함 된 검은 색 화면
진행 방법
끌로드에게 먼저 "분석 툴" 에 대해 묻기
한국 텍스트 화면의 스크린 샷
데이터 CSV 파일 분석
캐글(Kaggle)은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 세계적으로 유명한 온라인 커뮤니티이자 플랫폼이에요. 다양한 분야의 공개데이터가 있습니다. 현재 4만 5천개가 넘는 데이터가 있습니다.
그 중에서 모든걸 끌로드가 얼마나 알아서 해줄지가 궁금해서 한번도 제대로 본적없는 UFC 데이터를 가져왔습니다.
어떤 데이터인지 부터 물었어요. 캐글에 나온 데이터 설명을 끌로드에 복사 붙여 넣기하고어떤 데이터인지
이 데이터로 어떤 분석이 가능한지 주제 추천
추천 주제 중 ""경기 스타일과 보 너스 획득의 관계"" 분석
추천 받은 주제 8개 중에서 주제 5번 ""경기 스타일과 보너스 획득의 관계"" 를 분석했어요.
검은 색 화면에서 한국 앱의 스크린 샷
한국어 텍스트가있는 검은 색 화면
한국어 단어가있는 검은 색 화면
UFC의 가치 체계: UFC는 단순한 승리보다 흥미로운 경기와 드라마틱한 마무리를 보상
경제적 인센티브: 공격적이고 마무리를 추구하는 스타일은 경제적으로 더 보상받음
대중의 선호도 반영: 보너스 제도는 스펙터클한 마무리와 전투적인 경기를 선호하는 팬들의 취향 반영
마무리 능력의 가치: "이기는 것"과 "인상적으로 이기는 것" 사이에는 큰 경제적 차이가 있음, 후자가 유리
재시도
분석 결과를 대시보드로
보너스 개요
경기 시간과 보너스
마무리와 보너스
스타일별 보너스
마지막 "스타일별 보너스"는 에러가 나서 클릭되지 않았습니다.
선수간 승률 예측 모델 만들기
15기 LLM 뽀개기 챗방에서 인사이트를 얻어 선수간 승률 예측 모델을 만들어 봤습니다.
우선 대시보드를 보면 아래와 같습니다.
스크롤을 내리면 선수가 나오고, 선수를 선택 후 승률을 퍼센트 예측합니다.
UFC 한국 UFC 한국 UFC 한국 UFC KOR
권투 경기에 대한 설정의 스크린 샷
대시보드를 보면 많은 결과치가 실제로 없는데요 이는 데이터가 없기 때문입니다. 이에 대해서는 처음부터 끌로드가 친절히 설명해 주는게 인상적이었습니다.
제공된 데이터는 각 유형별 상위 10위 선수들의 기록만 있고, 개별 경기 결과나 선수 간 대결 데이터가 없다.
그러나 현재 데이터를 기반으로 간단한 예측 모델의 개념을 보여드리겠습니다.
그리고 모댈의 주요 구성요소와 함계 점에 대한 설명을 해줍니다.
더 많은 실제 데이터가 필요함
학습 데이터가 가짜 데이터로 실제 과거 경기 데이터로 모델이 학습해야 함
선수의 체급, 나이, 최근 경기 결과 등 다양한 요인의 영향을 고려해야 함
시간적 요소가 반영되어야 함
한국어 텍스트가있는 검은 색 화면
결과와 배운 점
불완전한 데이터를 줘도 그 한계를 명확히 이야기 하고 문제점과 해결방법까지 제안하는 끌로드가 인상깊었습니다. 데이터분석 학습을 하는 이들에게, 또한 앞으로 예측 모델 또한 일반인의 영역에 포함되겠구나 하는 생각이 들었습니다.
