미리보기

유튜브에서 보고 있는 요리 레시피에 사용되는 재료를 현재 내 주변 마트에서 저렴한 가격에 구매할 수 있는지를 사용자에게 한눈에 제공하는 서비스를 구현

• 주요 역할

  • 대용량 데이터 / 실시간 크롤링 파이프라인 구축
  • 데이터 파이프 라인 자동화 및 스케줄링
  • 데이터 파이프 라인 CI/CD 구축
  • 프론트 배포 및 QC
  • 클라우드(AWS) 배포

• 주요 성과

  유용한 요리 재료 가격 비교 서비스를 구현
  데이터 수집 및 전 처리 과정을 단축 (5시간 → 1시간 30분)
  데이터 수집 및 처리 과정의 자동화 및 정확도 향상
  실시간 데이터 크롤링 서버를 구축
  CI/CD 파이프라인을 구축으로 개발 및 배포 프로세스를 효율화하고 안정성을 확보
  클라우드 환경으로 프로젝트를 배포하여 확장성을 확보하고 서비스 안정성을 확보
  지속적인 팀원간 피드백을 통한 기능 변경 및 효율성 증가

물리적 모델링을 활용하여 기상 조건과 닻 끌림 발생 여부 간의 관계를 탐구하며, 이를 예측 모델로 구현하는 프로젝트를 수행

• 주요 역할

  선박 데이터(시계열 데이터) 전처리
  앙상블 모델 설계
  모델 성능별 비교
  하이퍼 파라미터 튜닝

• 주요 성과

  선박 방향 인코딩 및 결측치 처리를 통한 적절한 데이터 전처리
  다양한 전처리 방법과 앙상블(Ensemble)이용으로 과적합(Overfitting) 해결
  모델의 가중치에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 식별하여 모델 개선에 기여

서열 유사성 검색과 머신러닝 or 딥러닝 기법을 활용하여 최적의 단백질 기능 예측 모델을 구현 (Kaggle Competition)

• 주요 역할

  서열 유사성 검색과 딥러닝 기법을 결합한 복잡한 예측 모델의 구현
  Pro-BERT, T5, LSTM 등의 딥러닝 아키텍처를 활용한 모델 설계 및 학습
  모델의 성능을 향상시키기 위해 파라미터 튜닝과 함수 변경 작업을 지속적으로 수행.

• 주요 성과

  1. 아미노산 서열을 이용한 단백질 기능 모델 구축 완료
  2. 파라미터 및 함수 변경을 통한 정확도 상승.