🤖 고객이 원하는 최적의 추천 값을 제안하는 자동화된 Prescriptive AI

✅ Hackathon Overview

✔️ 프로젝트 주제

다양한 데이터를 분석하고 고객이 원하는 최적의 추천 값을 제안하는 자동화된 Prescriptive AI 구현

✔️ 문제정의

• 유저가 원하는 Output값 Y에 대해 최적의 InputX를 추천하는 문제
  • 다만 X값이 주어졌을 때,하나의 Y값이 나올 수 있지만, Y값이 주어졌을 때는,여러 X값이 나옴
  • 여러 데이터셋에 대해 자동화된 과정 + ResponseTime 제약

✔️ 해커톤 주제 해결 방향

• 위와 같은 제약 하에, 환경을 구성하는 SurrogateModel과 (X→Y) 주어진 환경 내에서 X를 탐색하는 SearchModel로 모델을 구성

✔️ 기대효과

• 고객 맞춤형 최적 솔루션 제공, 자동화된 데이터 분석 및 의사 결정 지원

✅ 팀원 소개

👪 팀원

김경윤

김영석

신영태

함로운

김태성

박태영

👪 역할

✅ 타임라인

팀원별 역할을 분담하여 각 파트별로 주어진 Task를 수행하였으며, 한 달 동안 데이터 전처리부터 Prescriptive AI 개발, 그리고 서비스 배포까지 전 과정을 완료하기 위해 효율적인 타임라인을 구성하여 진행하였습니다.

✔️ 각 파트 별 타임라인 표

✅ 시스템 구성도 및 플로우 차트

✅ 최적화 값 추천 과정

✅ Getting Started

| 아래 Readme를 통해 직접 프로젝트에 구현된 코드를 살펴볼 수 있습니다.

💫 Model

• Modeling / README.md

📊 Data

• Data Preprocess / README.md
  • Merge & Feature Engineering
    • DVM / README.md
    • Ecommerce / README.md

🖼️ Frontend

• user-interface / README.md

💻 Backend

• argmax_mini / README.md

🚀 How to Run with Docker Compose

이 프로젝트는 Docker Compose를 사용하여 간편하게 실행할 수 있습니다.
아래의 명령어를 따라 실행하세요.

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1️⃣ Docker Compose 빌드 및 실행

아래 명령어를 실행하여 컨테이너를 빌드하고 실행합니다.

docker compose up --build -d

-d 옵션은 백그라운드에서 실행되도록 합니다.

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2️⃣ 컨테이너 종료

모든 컨테이너를 중지하려면:

docker compose down

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이제 Docker Compose로 프로젝트를 쉽게 실행할 수 있습니다! 🚀🔥