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포트폴리오(17)
포트폴리오-토픽모델링(LDA)과 AI모델 기반 감성분석을 통한 플레이스토어 앱 리뷰 분석
토픽모델링(LDA)과 AI모델 기반 감성분석을 통한 플레이스토어 앱 리뷰 분석
#텍스트마이닝 #빅데이터분석 #빅데이터 #자연어처리 #감성분석
서비스 설명


대학교수,대기업,정부기관도 의뢰하는 전문가!




"SCI급의 정밀한 분석기법을 논문에 적용해 드립니다"

(원하시는 기법이 있는 국내외 논문들을 제공해주시면, 연구 목적에 알맞게 적용해 드립니다)




"고품질"의 결과물이 아니면 비용을 받지 않겠습니다 !







전문가의 코칭과 함께 "고품질" 결과물을 원하시는 분들만 의뢰해주시기 바랍니다.






# 7년간 200건 이상 자연어처리/빅데이터 프로젝트 진행(만족도 100%)

(전문가소개) https://drive.google.com/file/d/1LcBxrwoiYPnoLBLI28kMmJcA4RfSAl47/view



※ 주의!! "고품질 결과 "제공을 위해 제한된 양의 주문만 받고 있습니다.


# 3월 프로젝트 선착순 4건 : 현재 1건 의뢰 가능(주의! 마감 시 가격이 상승)




이왕 비용 들이는 만큼 돈 아깝다는 마음 들지 않게 해드리겠습니다!



제가 한 만큼 다시 되받는다는 걸 알기에 진정성 있게 도움 드리겠습니다!



서비스 비용은 데이터의 규모와 난이도,기한에 따라 조정됩니다.


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[경력]


공공기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (18~21,인문사회과학 연구)

자연어처리 /빅데이터 전문기업 Textom 최우수 Anlayst(’21~’22,인문사회과학 데이터 분석)

AI /빅데이터 전문 기업 스텔라비전 (21~)

AI 전문기업 해피NLP(23~)

퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(23~)

동국대학교 AI대학원 박사과정 수료(22~자연어처리 및 LLM 전공)

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[교육 및 강의]


단국대학교 빅데이터 전문가 과정 특강(’22.08, 단국대)

텍스톰을 활용한 텍스트마이닝(연구동향, SNS) 논문 작성법 강의(‘23.02~인프런)

파이썬을 활용한 텍스트마이닝 논문 작성법 강의(‘23.06~인프런)

파이썬을 활용한 앱리뷰 분석(‘23.06~인프런)

ChatGPT로 배우는 파이썬(‘23.07~인프런)

파이썬을 활용한 텍스트 분석(‘23.08~탈잉,'24.03~,서울과학기술대학교)

빅데이터 분석 기초 강의(‘23.08~렛유인에듀)

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초강의(‘23.09~11,경기대학교)

파이썬 초보자를 위한 주가 데이터 분석 입문(‘23.12~,인프런)


이외에도 다수의 개인 강의 진행



# 국내외의 TopTier학회지에 텍스트마이닝/빅데이터 논문을 직접 쓸 수 있을 정도로 강의 가능하며 제게 배운 분 중에 몇 분은 크몽 전문가로도 활동하고 있습니다!



#(24년3월 기준) 본 서비스로 약 150명의 대학원생,대학교수,국책연구기관 연구원분들의 탑티어급 학회지 논문 투고를 도와드렸습니다.




[블로그]


자연어처리,텍스트마이닝 전문 N블로그 운영


[유투브]


자연어처리 전문 유튜브 운영(해피AI)


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텍스트마이닝/빅데이터/자연어처리를 처음 접하시는 분들 중 많은 시간을 허비하고

다양한 검토를 하다 결국 본 서비스를 선택한 클라이언트들이 200개가 넘습니다.


요즘 트렌드라 파이썬도 잘못하는데, 어려운 자연어처리, 텍스트마이닝을 배우느라 타 분야 연구원, 대학원생 분들은 많은 스트레스를 받습니다.


데이터에 대한 정확한 이해를 바탕으로 한 전처리가 되지 않는다면 안타깝게도 결과가 왜곡될 수 밖에 없습니다.





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검증된 전문가에게 맡겨서 "고품질"의 결과물을 받으세요.



삼성전자


한국데이터산업진흥원(K-data)


경기연구원


서울대학교


이화여자대학교


서울디지털재단(SDF)


한국대기환경학회


한국보건의료연구원


서울기술연구원


청운대학교


충북대학교


세종대학교


목포대학교


전남대학교


데이원컴퍼니


오므론헬스케어


인피플컨설팅


국립공원관리공단







대기업, 정부산하 연구기관, 대학교, CEO가 본 서비스를 선택한 후 만족하셨습니다.


다년간 수많은 기업,정부기관과 경영,정책,복지,문화, 관광,간호 등 여러 분야에서 학술연구 를 목적으로 한 빅데이터 및 자연어처리 융복합 프로젝트를 진행하였습니다.


따라서 누구보다도 타 분야에서 계신 분들의 입장을 잘 이해하고 있습니다.






"고품질"의 최신 NLP 기술을 적용해 빅데이터/LLM 논문의 고민을 제거해보세요.


매일 ACL 등 세계 최고 권위 학회지의 최신 트렌드를 분석하고 연구 중에 있습니다.


기본적인 방법(빈도,Tf-idf, LDA 등) 는 물론 최신 생성AI 트렌드 기법도 제공해 드립니다.


다른 연구자와 차별화된 "고품질"의 기술로 인정받는 연구자가 되도록 해드립니다.

 





다년간 수백 건의 데이터 정제과 분석경험으로 데이터의 가치를 이끌어내도록 도와드립니다.


빅데이터나 AI는 컴퓨터공학,통계학 등 기존 학문에 치우친 것이 아닌 융합이 필요한 분야입니다.


다양한 융복합 연구 개발 경험에서 얻은 데이터의 특성 기반 맞춤형 기법을 적용해드립니다.


참고로 저는 자연어처리 분야에서 편향된 데이터의 조정해 정확도를 높이는 방법 관련 연구를 진행하고 있습니다.






깊은 통찰과 경험에서 얻은 유기적인 분석기법 적용



텍스트 데이터를 마이닝하는 방법에는 수십가지가 있습니다.


이 방법들은 구글링이나 책을 통해서 공부한다면 누구나 적용할수 있지만


수십가지의 분석 기법들의 장단점을 파악하고 유기적으로 적용해서


데이터에서 중요한 의미를 끌어낼 수 있는 전문가는 많지 않습니다!


데이터에 특성에 따라 적합한 분석 방법을 설계해서 "한차원 높은 깊이 있는 결과물"을 드립니다.





데이터 특성에 따른 다양한 분석 파이프라인 설계 예시


1. A분야에 대한 국내 연구동향 분석시(13단계의 분석 적용)

- 데이터 특성에 맞게 시계열분리->데이터 정제-> 빈도,연관어분석->핵심어추출-> 핵심어 연관어 분석->핵심어를 포함한 데이터 필터링->핵심어를 포함한 데이터에 대한 빈도,연관어분석->토픽추출->토픽별 문서 비율추출->토픽 구성 단어에 대한 연관어 도출->시계열별 토픽분석적용->시계열별 토픽별 문서 비율추출-> 시계열별 토픽 단어에 대한 연관어 도출



2. B분야에 대한 국외 연구동향 분석시(11단계의 분석 적용)

- 데이터 특성에 맞게 시계열 분리->빈도 ->TF-IDF분석->카테고리별 빈도->카테고리별TF-IDF분석-> 동시출현 단어 분석->네트워크 중심성분석->클러스터링 분석->카테고리별 데이터에 대한 연결중심성분석->클러스터링 분석



3. C분야에 대한 언론기사 인식 분석시(13단계의 분석 적용)

- 시계열별 데이터 정제->빈도 분석->연관어분석->시계열별 차별단어 파악->특정주제추출->특정주제에 맞는 데이터 필터링->필터링된 기사에 대한 빈도분석->감성분석을 위한 사용자 사전 구축->감성분석 진행->토픽분석->문서별 토픽구성비율 도출->토픽별 차별단어 도출->차별단어에 대한 연관어분석(Word2Vec)




4. D분야에 대한 언론기사 보도 분석시(9단계의 분석 적용)

- 시계열별 기사 데이터 정제->시계열별 빈도 분석->시계열별연관단어분석-> N차 데이터 정제-> 특정 이슈 주제어 추출 ->이슈 기사 도출 기준 설정(기사증가량,기사언급수등)->특정 이슈 주제어에 대한 일별,주별 빈도변화량 계산->이슈기사 여부 판별>이슈기사 도출 기간 추출





직관적인 데이터 시각화 제공


논문 쓰신 분들은 아시겠지만


결과물를 알기 쉽게 잘 표현하는 것도 중요합니다


결과물이 좋아도 시각화가 직관적이지 않으면 이해할 수 없습니다.


대기업, 정부산하 연구기관, 대학교수분들이 선택한 이유가


정확한 결과물과 함께 직관적인 시각화도 제공하기 때문입니다.


(참고로 디자인 분야 분들도 다수 의뢰 주셨습니다!)



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전 직장에서 인문사회학적인 연구를 하다


우연히 자연어처리 프로젝트를 시작하였습니다.


 처음엔 정말 많은 시행착오를 겪었습니다. 아무리 해도 결과값이 이상한데...


무슨 기법, 어떤 언어 모델을 써야 하지?? 등등 정말 막막했습니다.


기법들을 적용해도 원하는 결과와 다르게 나오 걸 보며 많은 한숨을 쉬었지만


결국, 분석모델과 데이터를 여러번 돌려보며 몇날을 고민 끝에 해결 하였습니다.


이후 몇 년간 여러 프로젝트를 거치며 실력이 쌓이면서 크몽 서비스를 오픈하게 되었습니다.


저의 초심자 시절 때 처럼 혼자선 막막하고 극한인 상황일 때 누가 옆에서 가이드 해줄 수 있는 분이 있었으면 좀 더 수월하게 프로젝트를 완료할 수 있지 않았을까?


처음 접하시는 분이나 잘 모르는 분들에게 가이드가 되어 줄 수 있다면 정말 편할텐데? 라는 생각을 하며 서비스를 오픈하였습니다.


 

항상 저의 초심자 시절을 생각하며 의뢰해주시는 고객분들에게 최대한 가이드 해드리고자 합니다.

 


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[상품 상세설명]


 

1) 빅데이터 및 텍스트마이닝 논문 컨설팅(연구동향 ,블로그 및 카페,설문지분석 등 논문 수차례 진행)


-인문사회학, 예술 등의 빅데이터 논문에 tf,LDA 등 전통적 기법과 ChatGPT 등 생성 AI모델을 융합한 최신 트렌드의 기법 적용


- 전체기간부터 연도별, 특정기간까지, 세밀한 시계열 분석으로 특정 분야의 연구 동향과 인식을 명확히 파악 가능 (SCI급 TopTier 수준의 깊이 있고 꼼꼼한 시계열 데이터 분석 가능)



- (포트폴리오1)https://kmong.com/@LeeJinKyu/portfolios?portfolio_id=21858


- (포트폴리오2)https://kmong.com/gig/345782?portfolio_id=21938




2)텍스트마이닝 기법(고품질 전처리 포함)


- 빈도(tf), Tf-IDf, DoV, 워드 크라우드 등 rank기반 텍스트 분석


- 동시출현단어,n-gram,네트워크 중심성 분석(근접, 연결, 매개,위세)


- 데이터 특성을 고려한 토픽모델링(Topic modeling)


(1) 머신러닝 기반: LDA(전문),DynamicLDA,CONCOR,t-SNE,k-means 등


- 타 서비스와는 달리 LDA (Latent Dirichlet allocation) 고급테크닉 적용(TopTier 학회지에 쓰이는 심화기법)


(2)언어모델 기반: Word2vec clustering,BerTopic 등




3)데이터 특성을 고려한 감성분석(긍정/부정 판단 등)


- 감성사전 기반 :KNU(한글),TextBlob,AFINN,VADER,Textom 등


->사용자감성사전 구축 가능(형태소 분석을 통해 감성사전을 구축해드립니다!)

->긍부정비율,긍부정어휘,긍부정점수,긍부정문서길이 등 탑티어 학회지급 상세 통계 가능


- 머신러닝 기반: 나이브베이즈 분류(Naive Bayes Classifier)


- AI모델 기반: BERT,LSTM,CNN,챗GPT, 최신 LLM등을 활용한 분류





4)ChatGPT 등 최신 LLM을 활용한 연구논문 컨설팅


->인문학,예체능 등 타분야에서 LLM모델을 활용한 연구 논문 컨설팅(프롬프팅 설계 등)



5) LLM 모델 개발 및 연구적용(파인튜닝,로컬모델 등)


* 고전부터 최신까지 다양한 기법 및 언어모델별 결과 제공 및 비교 가능


- 머신러닝 : LogisticRegression ,GradientBoosting,SVC,NB 등


- 고전 언어모델: Tf-IDF,Word2Vec,CNN, RNN,LSTM,BiLSTM,BERT 등


- 최신 언어모델: ChatGPT,Llama2, Falcon 등 한국어 리더 보드 모델 등



이 밖에도 다양한 자연어처리/텍스트마이닝 관련 기법을 제공합니다.




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[추천대상]



- 빅데이터/텍스트마이닝 논문 작성이 어렵거나 도움이 필요하신 분 (언론보도, SNS,설문지, 연구동향 관련 논문 수차례 진행, Toptier학회지 분석 기법 적용)


-학술 논문 동향분석,소셜 미디어 SNS에서 특정 이슈 분석


- 연구과제에 텍스트 마이닝, 빅데이터 분석, LLM모델링이 필요한 연구기관, 대학교


- 타 분야에서 LLM 모델과 같은 생성AI를 융합한 연구논문 작성이 필요하나 막막하신 분


- 상품 마케팅을 위한 고객의견(리뷰)등을 정밀하게 분석하고 싶은 대표님


저와 함께 데이터 분석 및 연구 경험이 많은 동료와 팀 프로젝트로 진행합니다.



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[구매혜택]



#구매 시 다음과 같은 서비스를 무상으로 제공합니다#


- 개인과외 같은 1:1 상담 서비스 제공(논문 방향제시, 분석기법 제안, LLM 모델개발의뢰 및 기술상담 등 10만원 상당의 개인과외 같은 1:1 상담 서비스 제공)


- 개인과외 같은 1:1 상담 제공(10만원 상당)


- 판매자가 직접 제작한 "고품질"의 텍스트마이닝 마이닝 기초 이론 VOD와 PDF 제공(10만원 상당)


- 프로젝트 완료 후에도 피드백 제공


30만 원 + @를 지금 당장 누려보세요.

 



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[주요 프로젝트]



-내부망 전용 LLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발('23.07~'23.11, D 정부기관)


- 빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석('23.08~24.01, 이화브리오)


-Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM모델 개발('23.07~11, 서울디지털재단)


- AI언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석('23.05~06, 삼성전자)


- 단어임베딩 유사도를 활용한 Word2Vec 언어 모델 기반의 텍스트마이닝 기법을 활용한 설문 빅데이터분석 ('23.05,정림건축)


- AI언어 모델 기반 텍스트마이닝 기법을 활용한 C대 및 K대학교에 대한 SNS인식분석 ('23.04~05, LMC)


- 자연어처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 한국대기환경학회 연구동향분석 ('23.03,대기환경학회)


- AI 모델 kopatBERT기반 특허 논문 QA 모델 개발('23.02,한국기술마켓)


- 자연어처리 기법을 활용한 설문 질적연구 자료 분석('23.01~02,청운대학교)


- AI 모델 kopatBERT기반 특허 논문 분류 모델 개발('23.01~02,한국기술마켓)


- 딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석('22.12~'23.01,서울대학교)


- 딥러닝 및 머신러닝 기반 텍스트 분석 기법을 활용한 간호 설문 질적연구 자료분석

('23.12~02,충북대학교)


- KorQuad를 활용한 BERT 기반 금융권 QA task 모델링('22.12,B사)


- 학술 데이터의 특성에 따른 Bert기반 Multi-classification 모델 개발('22.11, A사)


- 인공지능 자연어 처리(NLP)분야에 대한 최신 트렌드 및 기술 경향 분석('22.11, Textom)


- AI모델 Word2Vec 및 TF기반 의료설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발

('22.10~11,D사)


- AI모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문문항 빅데이터 분석 ('22.10~11,경기연구원)


- 딥러닝 기반 비대면 진료 관련 언론기사 토픽 분석('22.08~10,한국보건의료연구원)


- 언론보도 분석을 통한 캠핑 트렌드 인사이트 도출('22.08~09,한국관광컨설팅)


- AI모델 RNN기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)


- 주요 언론사 빅데이터 분석을 통한 안전사고 유형분석('22.07, 서울기술연구원)


- 뉴스 빅데이터 분석을 통한 '나는 SOLO' 인기 요인 분석('22.06, Textom)


- 우크라이나 러시아 전쟁에 대한 국민인식 분석('22.04, Textom)


- 주요 도서 카테고리별 크롤링 프로그램 개발 및 빅데이터 분석(’22.03~ 10데이원컴퍼니)


- AI모델 Word2Vec기반 텍스트마이닝 솔루션 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)


-데이터 인력 분석을 위한 정보 수집 프로그램 개발 및 빅데이터 분석(’22.02~04, 한국데이터 산업진흥원(K-data))


- 헬스케어 스토어 상품 리뷰 분석(’21.02-’21.03,오므론헬스케어)


- '00 기업 인터뷰 설문 빅데이터 분석'(’22.03, 인피플컨설팅)


- 빅데이터 분석을 통한 여성원피스에 대한 니즈 분석('22.02, Textom)


- NLP기법을 활용한 정맥간호 관련 인식 분석('22.01~ 12 울산대학교)


- 빅데이터 분석을 통한 인공지능에 대한 언론 보도경향 분석('22.01, Textom)


- 빅데이터 분석을 통한 축산물 트렌드 파악 및 분석(’21.12~'22.01, ㈜중원푸드)


- 빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석(’21∼’22,국립공원관리공단)


- 빅데이터 분석을 통한 서울맛집에 대한 인식 분석(’21.12,Textom)


- 빅데이터 분석을 통한 재테크에 관한 언론보도 분석(’21.11,Textom)


- 언론보도 분석을 통한 '골때리는 그녀들'에 대한 인기요인 도출(’21.11,Textom)


- 쇼팽 콩쿠르에 대한 언론보도 동향 분석(’21.10,Textom)


- 월드컵최종예선에 대한 국민인식 분석(’21.10,Textom)


- 위드코로나에 대한 국민인식 분석(’21,Textom)


- (언론보도자료)빅데이터를 통해 본 국내 주요 숲길의 인기 비결(’20,국립산림과학원)


- (언론보도자료)빅데이터가 말하는 인제 자작나무 숲의 인기 비결(’19,국립산림과학원)


- 빅데이터 분석을 통한 숲길 네트워크 구축 및 관리방안 도출 연구(’20,국립산림과학원)


- 해외 휴양공간 빅데이터 제공 시설 구성요소 및 위계 분석을 통한 정보 서비스 체계 구축

(’20,국립산림과학원)


- 빅데이터 분석을 통한 산림휴양공간 핫스팟 지역 수요 예측 및 관리 기술 개발(’20,국립산림과학원)


-국내 주요 산림휴양공간별 빅데이터 분석을 통한 네트워크 체계구축 및 중·장기 운영관리 로드맵 제시(’19∼’20,국립산림과학원)


- 데이터 마이닝을 통한 산림 휴양공간 이용자 인식 도출 및 운영관리방안 설계(’19∼’20,국립산림과학원)


- GIS공간데이터 및 비정형 텍스트 정보 자료 분석을 통한 DMZ숲길 최적 노선 기술 개발 및현장 적용성 검토('18,국립산림과학원)


 

이외에도 다수의 공공기관,기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

 

 







[텍스트마이닝 및 NLP 관련 논문 ]



Vanilla 프롬프팅 기법과 CoT 프롬프팅 기법 간 음악 편곡 결과 비교 분석

 이진규 외 1인| 게임학회|2024.02



언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로

이진규 외 1인| 한국멀티미디어학회|2024.02



(NLP) 편향(Bias) 완하를 통한 감성 상식(Commonse)문장 생성 향상 기법 연구 (BART모델 사용)

https://drive.google.com/file/d/1oNODMI2wv5zN-d-On7bnct9tsi5jL0Vl/view?usp=share_link



정맥간호 인터넷 카페 Q & A 게시글의 키워드 네트워크 분석

이진규 외 1인| Healthcare Informatics Research |2023.02

https://drive.google.com/file/d/1lLkrD2v3RXZe0F0zRMeggcS1unfCKS--/view?usp=share_link



자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석

이진규 외 1인| 농업생명과학연구|56(2)|pp.35~47|2022.04

https://drive.google.com/file/d/1yOWp48E4xvuARp1Vxi4BychCsQVVxvqf/view?usp=share_link



텍스트마이닝을 활용한 백두대간에 관한 연구동향(2001‒2020) 분석

이진규 외 1인 | 한국산림과학회지|111(1)|pp.36~49|2022.03



텍스트마이닝을 활용한 국내 산림생태 분야 연구동향(2001‒2020) 분석

이진규 외 1인|한국산림과학회지|110(3)|pp.308-321|2021.09



숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로

이진규 외 2인| 산림경제연구|28(1)|pp.1-19|2021.06



산림관광지로서 인제 자작나무 숲에 대한 소셜미디어 이용자 인식 연구

이진규 외 2인| 한국산림휴양학회|24(3)|pp.65-81|2020.09



이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과창출

 



[데이터 분석 언어]

- Python


서비스 제공 절차


- 의뢰인으로부터 요청사항 전달 -> 금액 및 기간 협의 ->프로젝트 착수(1~4일)


의뢰인 준비사항

- 데이터 분석/프로젝트 목적을 상세하게 말씀해 주시면 좋습니다.

- 분석 데이터의 유무(데이터가 없을 시 크롤링 진행)


기술 수준
고급:최적화 설계
팀 규모
2인 이상 5인 미만
상주 여부
상주 불가능
상세이미지-0상세이미지-1상세이미지-2상세이미지-3상세이미지-4상세이미지-5상세이미지-6상세이미지-7
가격 정보
STANDARD150,000
DELUXE700,000
PREMIUM2,500,000
패키지 설명
(고급)텍스트마이닝/자연어처리
- 기본적인 텍스트마이닝/텍스트분석 - 기본적인 자연어처리 모델링
(고급)텍스트마이닝/자연어처리
- 데이터 정제 N번(탑티어학회용 고품질 데이터 도출) - SCI 탑티어 논문 분석 기법 적용
(고급) 기업용 마이닝 및 AI개발
- 기업/기관용 텍스트 마이닝 분석 및 LLM모델 개발(ChatGPT,랭체인 등)
분석
1 개
1 개
1 개
수정 횟수
3회
3회
3회
작업일
4일
4일
4일
수정 및 재진행
수정 시 각 항목 1개에 대해서만 진행합니다. (예: 단어빈도, Tf-IDF,LDA 등 각 개별 항목들) 수정범위는 도표와 문구 등에 한하여 진행됩니다.
취소 및 환불 규정
가. 기본 환불 규정 1. 전문가와 의뢰인의 상호 협의하에 청약 철회 및 환불이 가능합니다. 2. 작업이 완료된 이후 또는 자료, 프로그램 등 서비스가 제공된 이후에는 환불이 불가합니다. ( 소비자보호법 17조 2항의 5조. 용역 또는 「문화산업진흥 기본법」 제2조 제5호의 디지털콘텐츠의 제공이 개시된 경우에 해당) 나. 전문가 책임 사유 1. 전문가의 귀책사유로 당초 약정했던 서비스 미이행 혹은 보편적인 관점에서 심각하게 잘못 이행한 경우 결제 금액 전체 환불이 가능합니다. 다. 의뢰인 책임 사유 1. 서비스 진행 도중 의뢰인의 귀책사유로 인해 환불을 요청할 경우, 사용 금액을 아래와 같이 계산 후 총 금액의 10%를 공제하여 환불합니다. 총 작업량의 1/3 경과 전 : 이미 납부한 요금의 2/3해당액 총 작업량의 1/2 경과 전 : 이미 납부한 요금의 1/2해당액 총 작업량의 1/2 경과 후 : 반환하지 않음
자주 묻는 질문
Q. 빅데이터/텍스트마이닝 논문을 쓰고 싶은데 어떤 분석법을 적용할지 모르겠어요.
분석 목적, 개요, 연구주제 등을 말씀해 주시면 알맞은 분석 법을 추천해드립니다.
Q. 가지고 있는 데이터가 없는데도 분석 가능한가요?
데이터가 없으시다면 공공데이터, 웹사이트 크롤링을 통해 분석 가능한지 상담해드립니다.
Q. 저는 텍스트마이닝,빅데이터,인공지능을 전혀 모르는 초보라 물어볼게 많아요
친절하게 설명해 드립니다. 본 서비스만는 개인과외 같은 1:1 상담 서비스 제공이 장점입니다.
Q. 챗GPT,한글LLM 등 최신 AI모델을 활용한 융합 연구를진행하고 싶어요.
원하시는데 연구 문제에 맞게 활용할 수 있는 인공지능/자연어처리 모델을 개발하고 데이터를 분석해드립니다.

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