성장하는 개발자 최혜정 입니다 : )
Portfolio
중앙정보처리학원, K-Digital Traning 3기
(CAKD3, 빅데이터 기반 AI응용 솔루션 개발자 전문과정)
PROJECT LION, 백엔드 익스턴십
국민대학교 소프트웨어융합대학원
#Python #pandas #sklearn
#데이터분석 #머신러닝
#이미지 #객체탐지 #YOLO
#자연어처리 #transformer
#Django #백엔드
Easy contact!
CAKD3 프로젝트
K-Digital Traning 과정을 통해서 총 3가지 프로젝트를 완성할 수 있었고,
파이썬을 능숙하게 다룰 수 있도록 성장하였습니다.
3) 세번째 프로젝트
[한국어 도서 말뭉치를 활용한 인공지능: 문해력 향상 프로그램]
최근 이슈가 되고 있는 어린 세대의 문해력 저하현상이라는 문제의식에서 출발하여, 중·고등학생을 타겟으로 문해력 향상을 위해 논술을 포함한 글쓰기 학습 및 독서학습에서 가장 자주 사용하는 학습인 문서 요약 연습을 할 수 있는 서비스를 웹 서비스를 이용하여 제공합니다. transformers의 T5를 기반하여 만들어진 ETRI의 ET5를 사용하였습니다. 문서요약을 중심으로 fine-tuning 하였고, Flask를 이용하여 API구축, 최종모델과 데이터 연결하였습니다.
2) 두번째 프로젝트
[골연령예측: 소아/청소년의 뼈 나이 예측 프로그램]
소아기부터 청소년의 왼손 x-ray 데이터를 이용하여 골연령을 예측하는 프로그램을 제작하였습니다. 정확한 골연령을 예측하기 위해서 x-ray 사진에서 피부와 뼈를 분리하는 전처리를 OpenCV로 진행하였습니다. 이후 YoLov5를 사용하여 TW3기반 손목과 손가락 관절 총 7개 객체 탐지하는 모델을 구축하여 전처리를 완료하였습니다. 이후 VGG 기반 딥러닝 모델을 활용하여 골연령을 예측하는 모델을 제작하였습니다. (Month Mae : avg. 4.7) 모델을 평가하기 위해서 전문의가 판단한 결과값을 블랜드-알트만 그래프를 작성하여 확인하였습니다.
1) 첫번째 프로젝트
[유통기업 데이터 분석: 구매 감소 고객 예측 및 활용 방안]
첫 번째 프로젝트에서는 주로 pandas 라이브러리를 이용해 데이터를 빠르게 가공하고 matplotlip, seaborn을 이용하여 통계적 결과를 시각적으로 탐색하였습니다. 머신러닝을 이용한 감소고객 탐색에서는 이용감소고객을 예측할 수 있도록 sklearn 라이브러리를 이용하여 기계학습시키고 정확도를 평가하였습니다. 예측감소고객을 군집분석하여 유형화시켜 특징을 분석하고, 감소고객 예방을위한 대책마련을 고민해 보았습니다.
Reference
- 세번째 프로젝트에서 공모전에 출전하여 최우수상을 수상하였습니다.
개발환경 및 이용도구
