AI와 머신러닝을 활용해 분석 효율성을 높인 경험이 있다면 구체적으로 설명해 주세요.

인턴십에서 반복적인 수동 분류 작업을 텍스트 분류 모델로 자동화한 경험이 있습니다. 하루에 수백 건씩 들어오는 고객 피드백을 팀원이 직접 카테고리에 분류하는 작업이었는데, scikit-learn의 TF-IDF + 로지스틱 회귀 조합으로 분류 모델을 만들었고 정확도 약 87%로 수동 작업 대비 처리 시간을 하루 2시간 이상 줄였습니다. 모델 도입 초반에 특정 카테고리에서 오분류가 집중되는 패턴이 있었는데, 해당 카테고리의 학습 데이터를 보완해서 해결했습니다.

자동화는 처음 정확도보다 운영하면서 오류를 잡아가는 구조를 갖추는 것이 더 중요하다는 걸 그때 배웠습니다. 앞으로도 분류 모델 적용 시 오분류 패턴을 모니터링하고 데이터를 보완하는 루프를 함께 설계하는 방식을 유지하겠습니다. 앞으로도 분류 모델 적용 시 오분류 패턴을 모니터링하고 데이터를 보완하는 루프를 함께 설계하는 방식을 유지하겠습니다.

자동화는 초기 정확도보다 오류를 잡아가는 구조를 갖추는 것이 더 중요합니다. 특정 카테고리 오분류 집중은 학습 데이터 불균형에서 오는 경우가 가장 많습니다.