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QA service

아래 버튼을 누르면 배포 링크로 이동합니다. 프로젝트 진행 기간 2021.08 ~ 2021.09 프로젝트 목표 기계독해 기반 질의응답(QA) 모델 구현 후 Web App service 배포 Introduction 저는 평소에 구글, 유튜브, 네이버 등의 여러 플랫폼을 이용하는데, 그중 가장 많이 사용하는 기능은 검색 기능입니다. 넷플릭스조차 영상 시청시간보다 검색시간이 더 길 때가 있는데요,😅 그럴 때마다 어떻게 이렇게 추상적인 키워드로 검색해도 원하는 결과를 낼 수 있는지, 어떤 원리인지 항상 궁금했습니다. 지난 8월간 딥러닝 학습을 진행하면서, 검색 결과를 내는 알고리즘이 단순히 키워드를 기반으로 리스트를 출력하는 것이 아닌 MRC(Machine Reading Comprehension, 기계 독해)라..

RECIPE SHARING web app for vegan

Recipe Sharing 개인적으로 채식에 관심이 생겨, 채식의 종류와 요리시간에 따라 레시피를 추천해주는 Web App 을 개발했습니다. 1. 프로젝트 진행기간 2021.07.29 ~ 2021.08.04 2. 목표 Flask와 MongoDB를 사용하여 비건 레시피를 검색 수 있는 웹사이트 구축 비건 레시피를 찾아 커뮤니티와 공유 3. 페이지 구성 3-1. 사용자 계정 추가 3-2. 로그인, 로그아웃 3-3. 사용자 레시피 추가, 수정, 삭제 3-4. 레시피 검색 (필터링 기능 포함- 비건 정도 3중 택1, 요리 시간 3중 택1) 4. 사용 언어, 프레임워크 및 라이브러리 Git GitHub Flask MongoDB Jinja syntax Python3 CSS3 HTML5 5. 추가 예정 기능 각 레시..

신용카드 서비스 이탈 여부를 예측하는 ML Model 개발

신용카드 서비스 이탈 여부를 예측하는 ML Model 개발 기존 고객 정보를 바탕으로, 고객의 이탈 여부를 예측하는 Machine Learning Model 개발 0. 분석 배경 이번 프로젝트에선 기존 고객 정보를 바탕으로 고객의 이탈 여부를 예측하는 Machine Learning Model을 개발했습니다. 이러한 예측이 중요한 이유는, 신규 고객 수를 확보하는데 드는 비용이 기존 고객을 유지하는 비용보다 훨씬 크기 때문입니다. 신규 고객을 확보하는 것에 천문학적 영업비용이 들고, 신규 카드 발급과 관련한 심사 비용 또한 무시할 수 없습니다. 많은 비용을 들여 획득한 고객이 이탈해 버릴 경우 이로 인한 손실은 막대합니다. 기존 고객의 이탈률을 낮출 경우 수익이 크게 개선될 것입니다. 따라서 기존 고객 중..

Game Data Analysis

Project. Game Data Analysis 게임 데이터를 바탕으로 다음 분기에는 어떤 게임을 개발할지 의사결정을 내립니다. EDA 및 시각화, 가설검정을 진행했습니다. 1. 프로젝트 진행 기간 2021.05.31 ~ 2021.06.03 2. 프로젝트 목표 1980년 ~ 2020년 발매된 게임 데이터를 바탕으로 '다음 분기에는 어떤 게임을 개발해야 할까?'의 질문에 답한다. 3. 프로젝트 가설 지역에 따라서 선호하는 게임 장르가 다를까? (지역별 Two-Sample 카이제곱 검정) 연도별 게임의 트렌드가 있을까? 4. 진행 과정 및 세부사항 4-1. 데이터 로드 및 전처리 결측치 처리 데이터 타입 변경, 단위 통일 4-2. 데이터 분석 및 시각화 Q1 : 지역에 따라 선호하는 게임 장르가 다를까? ..