토픽모델링(LDA)과 AI모델 기반 감성분석을 통한 플레이스토어 앱 리뷰 분석
#자연어처리 #NLP #인공지능 #감성분석 #텍스트마이닝
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자연과학 전공이라 공학 프로젝트 및 연구들도 많이 진행하였으며 국가 기관에서 인문사회학적인 프로젝트들에 대한 경험도 많습니다.
특히, 저는 다년간 특정 분야에서 깊이 있게 데이터 분석을 한 경험을 바탕으로 하여 얻은 풍부한 도메인 지식을 바탕으로 생성AI모델 개발해 드립니다.
생성AI모델링의 경우 여러 도메인에 대한 이해가 필요합니다. 인문사회과학, 생태공학, 컴퓨터 공학 등 다양한 분야에서 융복합 연구 개발 및 분석 경험을 바탕으로 생성AI 모델링을 구현해드립니다.
(해피AI 언론보도자료)
https://www.psnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=2061673
[주요 경력]
공공기관 자연어처리 연구원 (18~21)
빅데이터 분석 기업 텍스톰 Analyst(21~)
AI 및 빅데이터 전문기업 스텔라비전(21~)
동국대학교 AI대학원 박사과정 (22~)
AI전문기업 해피NLP(23~)
퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(23~)
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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)
쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터 논문 작성법 with ChatGPT (‘23.06~인프런)
파이썬을 활용한 앱리뷰 분석(‘23.06~인프런)
ChatGPT로 배우는 파이썬 기초 문법(‘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)
연구자와 대학원생을 위한 감성분석 기법 실습(‘24.04~,인프런)
LLM 개발을 위한 파이썬 실무 교육('24.04,서울디지털재단)
LLM기초이론 및 챗GPT 프롬프트테크닉('24.05~06,한국직업개발원 )
(LLM 챗봇) 랭체인과 챗GPT를 활용한 RAG 챗봇 만들기(‘24.06~,인프런)
이외에도 다수의 개인 강의 진행
#기업체,기관 교육으로 파이썬데이터분석,자연어처리,LLM 관련 강의 진행가능합니다.
[블로그]
인공지능 전문 N블로그 운영
[유투브]
인공지능 전문 유튜브 운영(해피AI)
[제공 가능한 서비스]
- ChatGPT기반 챗봇(웹/앱연동가능)
->챗봇에 고급기능 추가가능(이미지 생성 및 검색, 사용자 맞춤형 데이터, 답변형식 지정)
- LLM모델링(Langchiain, RAG기반 모델)
->인터넷에 연결 안되는 폐쇄망인 경우도 맞춤형 LLM개발 가능합니다(국가기관LLM개발경험)
->목적에 맞게끔 데이터를 학습시킨 챗봇 모델 개발이 가능합니다.
->연구과제용으로도 커스터마이징해서 제작가능합니다.
- Stable Diffusion,Midjourney 등 이미지 AI 모델링
[주요 프로젝트 및 성과]
- 법률 정보 전문 분석을 위한 내부망 전용 LLM 기반 텍스트마이닝 솔루션 개발 ('23.07~'23.11, D 정부기관)
-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)
- AI 모델 kopatBERT기반 논문 QA 모델 개발('23.02,한국기술마켓)
- AI 모델 kopatBERT기반 논문 분류 모델 개발('23.01~02,한국기술마켓)
- KorQuad를 활용한 BERT 기반 금융권 QA task 모델링('22.12,B사)
- 학술 데이터의 특성에 따른 Bert기반 Multi-classification 모델 개발('22.11, A사)
- AI모델 Word2Vec 및 TF기반 의료설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발
('22.10~11,D사)
- AI모델 RNN기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)
- AI모델 Word2Vec기반 텍스트마이닝 솔루션 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)
이외에도 다수의 공공기관,기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행
[데이터 분석 언어]
- Python
1.사전상담
- 고객님께서 원하시는 생성AI 모델의 설명 및 요구사항을 확인합니다.
2.작업일 협의 및 프로젝트 착수
- 작업 일정과 기간을 협의하고 프로젝트에 착수합니다.
3.분석진행
-생성AI 모델 개발 도중 의뢰인과의 피드백이 이루어 지며 이 과정에서 의뢰인의 요구사항을 받아들여 모델이 개발됩니다.
- 최종결과물을 제작 후 피드백을 거칩니다.
4.피드백 및 최종결과물 제출
- 수정사항 반영 후 최종결과물로 제출합니다.
- 구현하고자 하는 생성AI 모델 기능에 대한 구체적인 설명이 있을수록 개발진행이 용이합니다.
기술 수준
팀 규모
상주 여부
개발 언어
맞춤형 생성AI 모델링
-ChatGPT,LLM(Langchain,RAG)을 커스터마이징 -기업MVP, 연구용 프로젝트 등
모델 인증 / 테스팅
모델링 종류
1개
시나리오 개수
1개
작업일
8일
수정 횟수
1회
-수정은 기본적으로 1회까지 진행되며 3회이상부터는 추가 비용이 발생합니다.
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
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