머신러닝 기반 전쟁 승패 예측 웹 앱 'WarPredictor.com' 구축 및 배포 사례
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이 콘텐츠는 머신러닝 모델을 활용하여 실제 웹 애플리케이션을 구축하고 배포하는 전 과정을 다루고 있어, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 백엔드 개발자 등 ML 모델을 실제 서비스에 적용하고자 하는 개발자들에게 큰 도움이 될 것입니다. 특히 Streamlit을 활용한 빠른 프로토타이핑과 AWS EC2를 통한 배포 경험을 공유하고 있어 관련 경험을 쌓고 싶은 개발자들에게 유용합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 머신러닝 모델(Logistic Regression, Random Forest)을 활용하여 국가 간 가상 전쟁의 승패를 예측하는 웹 애플리케이션 'WarPredictor.com' 구축 사례입니다.
기술적 세부사항:
* 핵심 기능: 두 국가를 선택하여 가상 전쟁의 승패 예측
* 데이터 활용: 군사, 경제, 지정학적 지표(GDP, 군비, 핵 보유, 동맹 등) 및 역사적 사건(Pulwama, Crimea 등) 데이터 기반 분석
* 머신러닝 모델: Logistic Regression, Random Forest를 사용한 예측 모델 구현
* 시각화: 역사적 사건 및 국경 분쟁 시각화 기능 포함
* 부가 기능: 선택 국가 기반 뉴스 헤드라인 생성기
* 기술 스택:
* Frontend: Streamlit (Python)
* Backend/ML Models: Logistic Regression, Random Forest
* Deployment: AWS EC2
개발 임팩트: 복잡한 데이터를 활용하여 실용적인 예측 모델을 개발하고, 이를 웹 서비스로 구현하여 사용자에게 제공하는 전체 개발 파이프라인을 경험할 수 있습니다. 특히 Streamlit을 통한 빠른 프로토타이핑과 AWS 클라우드 환경에서의 배포 경험은 실무 역량 강화에 도움이 됩니다.
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