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Asynchronous Actor-Critic Agents(A3C)
 
2019년 4월 | 진행중 
a3c가 policy gradient를 기반으로 발전한 알고리즘이기에, 유지 보수와 확장성을 고려해 policy gradient를 base class로 설정했습니다. 그러면 이후에 policy gradient 기반의 알고리즘이 등장하더라도 중복되는 코드를 줄일 수 있다고 생각했습니다. 구현은 policy gradient, a2c, a3c 알고리즘 등장 순으로 진행했습니다. 이후에는 전체적으로 기능 단위로 모듈을 분할하고, 학습 흐름을 따라 구현했습니다.
김기완  홍익대학교 기계시스템디자인공학과
Python, artificial-intelligence, TensorFlow
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%