- 현직 AI 스타트업 리서치 엔지니어

- 음성, 자연어, 시계열 등 다양한 데이터 관련 모델링 진행

데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝 모델 개발

IT분야에는 Garbage in, garbage out 이라는 말이 있습니다. 말 그대로 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 뜻인데요. 모델링에 비유하면 그만큼 데이터가 중요하다는 뜻입니다.

안 좋은 데이터가 모델에 들어가면 당연히 안 좋은 결과가 나오겠죠?

데이터 처리부터 모델링까지

진행되는 전반적인 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 데이터 분석 (EDA)

2. 데이터 전처리

- outlier 제거

3. 데이터 시각화

- 데이터 특징 및 확률 분포 분석

4. 모델 생성

- 머신러닝 / 딥러닝

5. 평가 및 개선

- 모델 결과 분석 및 개선

도메인 데이터에 따라서 모델링 접근이 다르기 때문에 의뢰하시는 데이터에 따라 달라질 수 있습니다.

궁금하신 점이나 더 깊은 이야기는 문의 남겨주시면 감사하겠습니다.

다양한 아이디어 환영합니다-!

- 전반적인 python 프로그래밍 개발

- 데이터 전처리 (outlier 제거)

- 데이터 시각화 및 확률 분포 분석

- 머신러닝 / 딥러닝 모델 개발

- 음성합성, 음성인식, NLU(자연어 이해), NLG(자연어 생성)

가격은 작업 난이도에 따라 달라질 수 있습니다.

정확한 요구사항을 말씀해주셔야 서로 불만족스러운 상황이 발생하지 않습니다. 의뢰하실 때, 정확한 요구사항을 말씀해주시면 감사하겠습니다.

아직 정확한 요구사항은 잘 모르시고, 막연한 아이디어만 가지고 계시다면 편하게 문의 남겨주시고 같이 이야기하면 좋겠습니다 : )