🖥️ AI미니프로젝트 🖥️

📌 프로젝트 개요

▶︎ 문제 정의 및 분석 목표
• 병원과 클리닉은 현재 약 20%의 예약자가 약속을 취소하거나 이행하지 않는 문제로 지속적인 경제적 손실을 겪고 있으며 이러한 상황을 개선하고자 이행되지 않는 약속의 가능성을 예측하는 모델을 개발하고자 함

▶︎ 개발 환경
• Language : Python
• Server : Naver Cloud Platform_tensorflow server
• IDE : VScode, Jupyter, Colab
• Library : Tensorflow, sckit-learn, keras, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, XGBoost, CatBoost, LightBGM

▶︎ 프로젝트 구조
• 데이터 수집 → 데이터 전처리 → EDA ( Exploratory Data Analysis) → 데이터 모델링 → 최적화 모델링 채택 → 분석 결과 확인

▶︎ 기대 효과
• 병원 예약 취소 모델의 도입을 통해 약속 이행 실패의 위험을 사전에 파악하여 효율적인 예약 관리를 지원함으로써 약속 불이행으로 인한 경제적 손실을 줄이고, 환자 관리와 서비스 향상에 활용할 수 있을 것으로 기대됨

📌 프로젝트 수행 절차 및 방법

▶︎ 진행 기간 : 5/9(화) ~ 5/19(금)(총 2주)

구분	기간	활동	비고
사전 기획	5/8(월) ~ 5/8(월)	프로젝트 기획 및 주제 선정	데이터 선정
데이터 수집	5/9(화) ~ 5/9(화)	• 필요 데이터 수집 • 데이터 분석	데이터 선정
데이터 전처리	5/10(수) ~ 5/15(월)	데이터 정제 및 정규화
모델링	5/16(화) ~ 5/19(금)	모델 구현	팀별 중간보고 실시
총 개발기간	5/9 ~ 5/19(금) (총 2주)