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서울시 대형급식소 잔반량 감축 - 식수인원 예측 알고리즘 개발-
 
2018년 1월 - 2018년 11월 
당일의 식단 메뉴, 식수인원, 잔반량, 식수 불가능인원(휴가,출장 등), 날씨, 시청 이벤트 여부 등의 데이터를 raw data로 사용. 관련 문헌 탐색, EDA, feature engineering, model engineering process 진행. 고도의 feature engineering 작업을 통해 크게 날씨, 날짜, 메뉴에 해당하는 변수생성. model engineering 과정에서 machine learning, deep learning을 이용하여 model 구축. 이를 바탕으로 특허 출원
장경욱  
deep-learning, Datamining, Machine Learning
서울시 대형급식소 잔반량 감축 - 식수인원 예측 알고리즘 개발-
 
2018년 1월 - 2018년 11월 
당일의 식단 메뉴, 식수인원, 잔반량, 식수 불가능인원(휴가,출장 등), 날씨, 시청 이벤트 여부 등의 데이터를 raw data로 사용. 관련 문헌 탐색, EDA, feature engineering, model engineering process 진행. 고도의 feature engineering 작업을 통해 크게 날씨, 날짜, 메뉴에 해당하는 변수생성. model engineering 과정에서 machine learning, deep learning을 이용하여 model 구축. 이를 바탕으로 특허 출원
인연준  경희대학교 산업공학과
300RP · deep-learning 상위 2%
PwC Data-Lympics
 
2019년 1월 - 2019년 2월 
홍콩 PwC에서 주최한 해커톤 결과물입니다. 사용한 데이터는 지난 5년간 대출 고객들의 정보와 대출 시기/상환 날짜를 가지고 추후의 고객 데이터를 가지고 언제 상환할지를 예측하는 모델입니다. Xgboost classifier와 polynomial regressor를 사용하여 구현하였습니다.
박찬호  Research Assistant @HKUST (홍콩과학기술대학교)
390RP · machine-learning 상위 1%