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brothergyu98@gmail.com
Portfolio
Channel |
| Github - https://github.com/BrotherGyu/ Blog - https://brothergyu.github.io/ |
Introduce |
| 끊임없이 자신을 발전시키고자 노력합니다 (클린코드 북클럽 참여, 스터디) [클린코드 이제는 파이썬이다 – 블로그 정리] https://brothergyu.github.io/categories/CleanCode_Python 기록과 공유의 문화를 좋아합니다 (테크톡 발표, 블로그 정리) [Boostcamp TechTalk 발표 - 데코레이터] 발표 영상 - https://youtu.be/rFgSqHlHZTw 발표 자료 - https://drive.google.com/file/d/1M1B4XvR_PCPTMTROpB8zy_K1wyJGSwQa blog - https://brothergyu.github.io/boostcamp_ai/TechTalk/ |
Skills |
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| [Language] | |
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Python OOP에 대한 이해 및 각 종 라이브러리와 프레임워크를 공식 문서를 통한 이해 및 구현 가능 |
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Unity3D 기반 콘텐츠 제작을 위한 최소한의 C# 코드에 대한 이해 및 구현 가능 |
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인공지능 기반 프로젝트 수행을 위한 스킬셋 |
| [Serving] | |
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모델 서빙 demo / 데이터 시각화 / 대시보드 등을 Streamlit을 통해서 시각화 및 프론트 구현 가능 |
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모델 서빙 을 위한 API 구성 가능 [숙련도 - 하] |
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도커 컨테이너 생성 및 배포 가능 [숙련도 - 하] |
| [Data] | |
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유저 관리 및 모델 예측/재학습을 위한 db 구성/관리 가능 |
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유저 관리 및 개인 db 생성/관리 가능 |
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git lfs를 기반으로한 huggingface로 데이터셋 관리 |
| [ETC] |   |
Work Experience |
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| 한국전자통신연구원 연구연수생 2022년 7월 ~ 2022년 8월 |
[e-스포츠 서비스를 위한 인공지능 기반 실시간 게임 분석 기술 개발] 사용 스택 : python, scikit-learn, XGBoost, lightgbm Esports Service Platform의 내부 기능 중 PoG prediction관련 연구를 진행 크롤링을 통한 데이터 수집 및 머신러닝을 활용한 예측 모델 생성 |
Education |
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| 부스트캠프 AI Tech 5기 네이버 커넥트재단 2023 3월 ~ 2023년 8월 |
추천시스템[Recsys] 트랙에 참여 AI 모델 개발과 서비스 적용에 필요한 이론 지식 습득 추천을 위한 모델 지식 습득 및 프로젝트를 통한 고도화 |
Project |
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| 오늘의 레시피 [레시피 추천 서비스] 2023년 06월 26일 ~ 2023년 07월 28일 |
부스트캠프 AI Tech과정에서의 최종 프로젝트 레시피 정보, 레시피 카테고리 데이터, 유저-레시피 상호작용(평점) 데이터를 기반으로 개인화 추천 서비스 구현 역할 : Modeling (Kobert, Catboost), EDA, Front-end, Database Kobert - 자연어 기반 추천 카테고리 분류 모델 Catboost - 유저별 카테고리 상호작용 데이터 기반 레시피 추천 모델[GitHub] [Modeling - KoBERT] GitHub - https://github.com/boostcampaitech5/level3_recsys_finalproject-recsys-10/tree/main/Model/kobert_rec [Modeling - CatBoost] GitHub - https://github.com/boostcampaitech5/level3_recsys_finalproject-recsys-10/tree/main/Model/catboost_recipe_classifier Blog - https://brothergyu.github.io/boostcamp_ai/final_project_catboost/ [Front-End] GitHub - https://github.com/boostcampaitech5/level3_recsys_finalproject-recsys-10/tree/main/Frontend |
| 도서 추천 플랫폼 2023년 04월 24일 ~ 2023년 04월 28일 |
부스트캠프 AI Tech 과정에서 네이버 커넥트재단에서 진행한 Book Rating Prediction대회를 진행 후 평점을 예측하는 모델에서 온라인 서빙에 적합하도록 모델 학습 데이터를 변경하여 catboost를 통해 새로운 모델을 생성하여 도서 추천 플랫폼을 streamlit을 통해 구현 [Demo] https://brothergyu-books-recommendation-platform-book-recapp-d0pqn9.streamlit.app/ [GitHub] https://github.com/BrotherGyu/Books_Recommendation_Platform |
| 전신 모션인식 피트니스 콘텐츠 2022년 02월 ~ 2022년 5월 |
대학교 졸업 작품으로 프로젝트를 진행 Azure Kinect라는 Depth camera를 통해 unity3d로 좌표 전달 모션을 인식하여 자세의 정확도를 판단하고 진행도를 개인화한 콘텐츠 제작 2인으로 진행, unity 내의 로그인 인터페이스 제작 및 firebase를 통한 개인 계정 데이터 연동, 진행도 시각화, unity내의 모션인식 포인트 구현 사용 스택 : python, c#, unity 3d |
Competition |
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| Deep Knowledge Tracing 네이버 커넥트재단 2023.05.03 ~ 2023.05.25 19:00 |
Iscream 데이터셋을 이용하여 DKT 모델을 구축, 주어진 문제를 맞출지 틀릴지 예측하는 대회를 5인의 팀으로 진행 Baserule 예측을 통해 [AUROC, accuracy] 지표 [0.7785, 0.6747] 달성 학습 데이터셋의 split 방식을 7가지 방식으로 나누어서 각자 다른 분포의 데이터로 학습을 진행하여 [AUROC, accuracy] 지표 [0.7930, 0.7097] 향상 Hydra를 통해서 catboost[classifier / regressor], xgboost 실험 관리 대회를 진행하며 개별적으로 진행하였던 과정 기록 [EDA 과정] https://brothergyu.github.io/boostcamp_ai/DKT_EDA/ [Modeling 과정] https://brothergyu.github.io/boostcamp_ai/DKT_Modeling/ |
| Book Rating Prediction 네이버 커넥트재단 2023.04.12 ~ 2023.04.20 19:00 |
사용자의 책 평점 데이터를 바탕으로 사용자가 어떤 책을 더 선호할지 예측하는 태스크를 5인의 팀으로 진행 Context data를 기반으로 학습하는 FFM 모델을 통해 RMSE 2.4567 달성 Rulbase를 통해 RMSE 2.2581달성 후 딥러닝 모델의 성능이 떨어지는 원인을 파악 users, books data 대비 rating data가 부족하였고 딥러닝 기반 모델에 학습데이터로 사용했을 경우 성능 개선이 어려울 것이라 판단 머신러닝 기반 모델인 catboost을 사용하기 위해 기존 데이터를 categorical 데이터셋으로 전처리 후 학습을 통해 RMSE 2.1539 달성 대회를 진행하며 개별적으로 진행하였던 과정 기록 [대회 기록] https://brothergyu.github.io/boostcamp_ai/Domain_Foundation_Competition/ |
자격증/수료증
ADsP
발행기관 : 한국데이터산업진흥원
식별번호 : ADsP-036014019