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Kaggle
 
2016년 3월 - 2016년 4월 
1) 데이터 전처리 결측값이 다수 존재하는 순서대로 (Embarked, age, Cabin) dummy 처리 후, categorical regression 모델을 적용한 결측값 처리 2) 모형 선택 일반적인 모형 Logistic Regression 모형부터 Ensemble 모형 실험 5-fold leave-out validation을 통한 hyper-parameter선정 3) 최종 성능 평가 및 제출 상위 5% (653등 - 총 10,000여팀)
김준우  머신러닝 엔지니어 @스페이스워크
536RP · Machine Learning  상위 1%
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%