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일상 대화 챗봇 빌더 (핑퐁) API 개발
2019년 1월 - 2019년 4월 
[주요 내용] - 빌더에 사용될 ML 모델 개발 및 서빙 - 모델 개발 및 성능 개선 - 개발 완료된 모델의 Restful API 개발 [사용 기술] - Python - Tensorflow - XGBoost [수행 역할] (참여 인원: 기획자, 백엔드 개발자, ML 엔지니어 등 9명) - 기능 대화 필터, 매칭 모델 협력 개발 - 커스텀 답변 모델 성능 개선 - 테스트 코드 작성/디버깅
김준성  머신러닝 엔지니어 @스캐터랩
360RP · Python 상위 3%
일상 대화 챗봇 빌더 (핑퐁) API 개발
2019년 1월 - 2019년 4월 
[주요 내용] - 빌더에 사용될 ML 모델 개발 및 서빙 - 모델 개발 및 성능 개선 - 개발 완료된 모델의 Restful API 개발 [사용 기술] - Python - Tensorflow - XGBoost [수행 역할] (참여 인원: 기획자, 백엔드 개발자, ML 엔지니어 등 9명) - 기능 대화 필터, 매칭 모델 협력 개발 - 커스텀 답변 모델 성능 개선 - 테스트 코드 작성/디버깅
정욱재  Developer @스캐터랩
370RP · Python 상위 3%
RNN-Fake TV script
2018년 12월 - 2019년 3월 
github: https://github.com/tgkei/deep_learning_udacity/tree/master/project-tv-script-generation RNN을 응용하여 기존에 tv-script의 패턴을 분석 후 fake tv script를 새로 만들어보는 프로젝트입니다.
taegyunkim  동국대학교 컴퓨터공학부
PyTorch, neural-network, python3