비대면 상담 어플리케이션으로 서버사이드를 처음 시작부터 배포, 운영까지 담당하였습니다. Azure 클라우드 기반으로 Azure-VM, Azure-Storage, Azure-mysql 으로 구성하였습니다. Docker로 Django-Nginx-Celery-Mysql 을 컨테이너화 하여 docker-compose 로 관리하였습니다. Django는 CBV로 확장성 있는 코드로 구성하였습니다.

Python 머신러닝을 활용한 마악류의 머신러닝 분류 프로젝트를 수행하였습니다. 밝혀지지 않은 마약류를 분류하기 위해 마약/비마약 데이터를 받아온 후 EDA로 데이터를 전처리 해 주었습니다. Genetic Algorithm으로 feature selection 후에 Logistic Regression으로 classification 수행하여 final score 80% 이상의 높은 결과를 확인하였습니다.

더빙 기반 언어 학습 어플리케이션의 AI 개발을 위해 자연어 처리를 담당하였습니다. One Model to Learn Them All 논문을 기반으로 Full Text Searching 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 유튜브에서 자막 크롤링 후 DB에 저장하여 단어 벡터화 후 유사도 측정. Elasticsearch를 이용하여 Logstash로 데이터 불러온 후 유사도 검색하여 BM25 알고리즘의 성능이 높다는 결론을 내었습니다.

엑셀로 통계분석