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안지호

인공지능 기술을 바탕으로, 여러분들의 삶의 질을 올리는 데 끊임없이 고민하는 머신러닝 엔지니어입니다 :)
특히, 멋지게 개발된 머신러닝 모델을 사용자들이 편리하게 이용할 수 있도록, 서비스 형태로 배포하는 것에 관심이 많아요
새로운 지식을 배우고 내 것으로 익히는 것에 큰 재미를 느낍니다. 여러 사람과 머리를 맞대어 멋진 아이디어를 발굴하고 구현하는 것에 관심이 많습니다

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Study & Thinking

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개인적으로 공부하고, 공부한 내용에 대하여 고찰함으로써 느낀점을 기록한 공간입니다!
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혹시 기록한 내용 중, 피드백 요소가 있다면 자유롭게 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다
공부한 내용 및 느낀점

Projects / Papers

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주요 프로젝트 및 논문

프로젝트 링크

Comment-generator
jihoahn9303

포트폴리오

[Self-project]Making_comments_generator.pdf
1356.6KB

프로젝트 개요

Gradio UI에 코드를 입력하면, 자동으로 주석을 추가해주는 애플리케이션을 제작하였습니다!! 원하는 모델을 선택하고, 파이썬 코드를 입력하여 주석 생성 버튼을 클릭하세요. 멋진 코드가 여러분 앞에 등장할 것입니다 :) 주석 생성 모델로서, HuggingFace ‘Code generator’ 특화 LLM 모델을 활용했습니다.
1.
개발 환경에서 Makefile을 이용하여 FastAPI 기반 어플리케이션을 Docker image로 build합니다.
2.
Makefile에 명시된 파이프라인에 따라, 빌드가 끝난 Docker image는 GCP Artifact Registry에 자동으로 배포됩니다.
Comment Generator with Gradio + FastAPI
2024/09/23 → 2024/10/15

프로젝트 링크

프로젝트 개요

Google Cloud Platform에 저장된 감성 분석 모델을 FastAPI 애플리케이션을 통해 서빙하는 MLOps 프로젝트입니다.
머신러닝 태스크의 경우, 영문 리뷰를 기반으로 한 이진 감성 분류 문제를 선택하였습니다. (positive/negative)
모델 학습 및 평가를 위한 데이터로서, Kaggle에서 제공한 'IMDB Dataset of 50K Movie Reviews'를 사용하였습니다.
자세한 사항은 링크를 참고해주세요 :)
감성 분석 모델: Scikit-learn의 Logistic Regression
성능: 0.897(F1-score)
Realtime Sentiment Classification with FastAPI
2024/01/10 → 2024/02/28

프로젝트 링크

프로젝트 개요

Image pair 간 유사성(similarity)을 학습하는 모델을 개발하고, 코드 실행에 필요한 파일을 Docker hub에 배포하는, 컴퓨터 비전 분야 자동화 End-to-end 프로젝트입니다.
성과
•
연구실 내 ML 실험 관리 및 CI/CD 자동화 환경 구축
비전 엔드투엔드 프로젝트
2023/01/10 → 2023/09/15

논문 구현 링크

논문 개요

본 연구의 주제는 고객의 특성을 분석하고, 해당 특성에 부합하는 제품을 보다 다양하게 추천하는 것입니다.
요약
•
연구 배경: 추천의 정확도를 조금 낮추더라도, 고객에게 다양하게 제품을 추천하는 것이 고객에 참신함을 선사할 수 있을 것이다.
•
연구 목적: 추천 시스템의 제품 추천 다양성 향상
•
핵심 사항
대조 학습을 이용한 개인화 추천의 다양성 향상 연구
2022/09/01 → 2023/06/30

과제 링크

과제 개요

의사결정은 기업의 지속적인 성장을 위하여 반드시 필요한 요소입니다. 하지만, 중소기업의 경우 금전적인 측면 등 기업 운영 관련 인프라가 상대적으로 열악한 편입니다. 따라서, 기업 자체적으로 효율적인 의사결정을 내리는 것이 쉽지 않습니다.
담당 역할
•
스마트 컨설팅을 위한 기업성장지수 정의 및 평가 방법 정립
•
기업성장지수를 기반으로 한 기업 정보 요약 서비스 개발
참여 인원
•
교육 기관, 컨설팅 및 SI기업으로 구성된 컨소시엄 조직 (50명 정도)
정형/비정형 데이터 연계기반 컨설팅서비스 플랫폼 개발
2021/12/01 → 2022/08/31
프로젝트 대표 이미지를 넣어주세요

논문 링크

논문 개요

본 연구의 주제는 2016년 ~ 2019년 대한민국 의료기관에 입원 내역이 있는 환자에 대하여, 재원일수를 분석하고, 재원일수에 영향을 끼친 주요 요인에 대하여 파악하는 것입니다.
요약
•
연구 배경
•
연구 목적
•
연구 프로세스
•
연구 결과
국민건강보험공단 데이터에 기반한 환자의 재원일수 분석
2022/07/11 → 2023/01/25

프로젝트 구현 링크

시연 영상

과제 개요

본 프로젝트의 주제는 안드로이드 / 머신러닝 / 클라우드 / 아두이노 기술을 활용하여, 카페 분위기에 적합한 음악 재생 및 발향 시스템을 구축하는 것입니다.
프로젝트 배경
Panda Mood Smart Diffuser
2020/03/02 → 2020/12/08

프로젝트 구현 링크

프로젝트 개요

본 프로젝트의 주제는 주어진 이미지에서 전경(Foreground)를 배경(Background)으로부터 분리하는 것입니다. 이를 통해, 사람의 형상을 깔끔하게 가져올 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
프로젝트 배경
•
최근 상업적 목적, 자격 증명 목적 등 여러가지 이유로 이미지에서 배경을 분리(제거)하는 경우가 많아지고 있음.
•
위 작업을 전문적으로 수행해주는 업체가 존재하지만, 고도의 수작업 기술이 필요하여 사진 한 장 당 작업 비용이 비싼 편임.
•
따라서, ML 기술을 바탕으로 배경 분리 작업을 자동화할 수 있는 모델을 구축한다면, 작업 비용을 감소할 수 있을 거라는 생각으로 본 프로젝트를 시작함.
Semantic Human Matting
2019/12/30 → 2020/02/21

Profile

근무 경력

디딤365 2024.12 -
•
LLM Engineer
태그바이컴퍼니 2024.06 - 2024.07
•
Data Scientist
한국마이크로소프트 2020.12 - 2021.06
•
Internship, Solutions Architect

학력

경희대학교 빅데이터응용학과 2021.09 - 2023.08
건국대학교 컴퓨터공학부 2014.03 - 2021.02

자격증

AICE AI Associate 2023.10

외부 활동

AI Intership Program 2019.12 - 2020.02
(PeopleSpace / Irvine, California, USA)

Skills (Brief version)

Program Language: Python, JAVA, SQL
Library: Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch, Hydra, Dask
Experiment Platform: Weights & Biases, MLflow
Web framework: FastAPI
Code management: Git, Github Actions, Docker
Cloud: Google Cloud Platform

Skills (Full version)

역량의 전문성에 따라 상 · 중 · 하 로 분류하였으며, 토글 별로 세부 사항을 기재하였습니다
Program Language
Python
JAVA
SQL
Library
Scikit-learn
Tensorflow
Pytorch
Weights & Biases
FastAPI
MLFlow
Dask
Workflow Management
Docker
Github Actions
Google Cloud Platform

How i work

•
일의 성과도 중요하지만, 성과를 이끌어내는 과정 자체가 매우 중요하다고 생각합니다.
•
작은 기능을 먼저 구현하고, 이를 조합하고 개선하여 하나의 큰 결과물을 만들어내는 것을 선호합니다.
•
문제 해결 중 막히는 부분이 존재한다면, 즉시 주변 동료에게 피드백을 구하여 값진 아이디어를 얻는 과정을 선호합니다.
•
특별한 사정이 없다면, 업무에 대한 마감 기한은 반드시 지키려고 노력합니다.

Contact

jihoahn9303@naver.com / rediate03@gmail.com