머신러닝 파이프라인 (5)

머신러닝 파이프라인의 사용 사례

건강 관리: 구글의 당뇨병 망막병증 검출

 구글은 실명으로 이어질 수 있는 당뇨병 합병증인 당뇨병 망막병증을 검출하기 위한 ML 파이프라인을 개발했습니다. 이 파이프라인은 망막 이미지를 전처리한 다음 딥 러닝 모델을 적용하여 상태의 징후를 식별합니다. 모델은 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트에서 훈련되었으며 정확도를 유지하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다. 모델은 93.72%의 정확도, 97.30%의 민감도, 92.90%의 특이도를 달성했습니다.

 

재무: JP모건의 록스엠 거래 알고리즘

 JP모건은 방대한 양의 과거 거래 데이터를 처리하고, 기계 학습 알고리즘을 적용하여 패턴을 식별하고, 이 정보를 사용하여 최적의 시간에 거래를 실행하는 파이프라인을 구현했습니다. 이 모델은 지속적으로 새로운 데이터로 업데이트되어 변화하는 시장 상황에 적응하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘 거래 봇은 손실 지점에 도달하지 않도록 거래를 모니터링하여 성공률을 97%로 높였습니다.

 

제조: Siemens의 예측 유지보수

 Siemens는 풍력 터빈의 예측 유지 보수를 위해 기계 학습 파이프라인을 활용했습니다. 그들은 터빈의 센서로부터 데이터를 수집하고, 데이터를 세척 및 정규화된 파이프라인에 공급한 다음 기계 학습 모델을 사용하여 잠재적인 고장을 예측합니다. 새로운 센서 데이터가 유입되면 모델이 업데이트되어 정확성을 보장하고 예상치 못한 고장을 최대 90%까지 줄일 수 있습니다.