PyTorch를 이용한 고객 이탈(Churn) 예측 시스템 만들기
중급45분2026-04-22
PyTorch를 사용해 가상의 고객 데이터를 처리하고 불균형한 데이터 특성을 고려한 3계층 신경망 예측 모델을 구축합니다. 최종적으로는 학습된 모델 가중치가 저장된 .pth 파일과 정밀도, 재현율이 포함된 성능 평가 리포트 스크립트를 완성합니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- PyTorch를 이용해 3계층 신경망을 직접 설계할 수 있습니다.
- 불균형 데이터를 처리하기 위한 가중치 적용 손실 함수를 사용할 수 있습니다.
- 모델의 학습 루프를 직접 구현하고 제어할 수 있습니다.
- 학습된 모델을 파일로 저장하고 불러와 예측에 사용할 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 환경 설정 및 데이터 준비
2. 데이터 전처리 및 텐서 변환
3. 신경망 모델 아키텍처 설계
4. 가중 손실 함수 및 옵티마이저 정의
5. 모델 학습 루프 구현 및 실행
6. 모델 성능 평가
7. 학습된 모델 저장 및 재사용
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요