경험을 통해 새로운 것을 탐구하고

해결하는 것을 좋아합니다.

Email: [email protected]

Github: github.com/milhaud1201

LinkedIn: https://www.Linkedin.com/in/jihyeon-park-a939b3243

🗂️경력 사항

• AI Intern | PINTEL CO., LTD - R&D 센터 (2022.10 - 2023.01)
• 멋쟁이사자 AI SCHOOL 8기 미드 프로젝트 멘토 | 멋쟁이사자처럼 (2023.02 - 2023.02)

🛠보유 스킬 상세

• Data Management
  • 머신러닝 모델에 필요한 대용량의 데이터 설계(ERD/CRUD), 수집, 관리
  • MLOps 파이프라인 / UI 설계 경험
• Python: 기초 python 스킬 보유, requests 패키지를 이용한 커스텀 크롤러 제작과 웹 데이터 수집, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, pandas 패키지를 이용한 100G 이상의 파일로드, 데이터 가공, EDA 분석
• ML: tensorflow, pytorch 활용한 논문 구현
• Django: OpenCV, Tesseract OCR, YOLOv5 엔진을 사용한 모델 서빙 및 서비스 구현, 배포
• Tableau: 분석한 내용을 청중에 맞게 interactive 시각화로 대시보드를 생성

📊프로젝트 포트폴리오

1. 웹툰 추천 시스템 프로젝트(2022)

   #딥러닝, #데이터수집

   [주요 역할] | 이미지 모델링, 데이터수집

   • 사용자가 선호하는 그림체의 웹툰 제목을 입력하면 유사한 그림체를 가진 10개의 웹툰을 평점순으로 나열하여 추천해주는 시스템 제작
     • 목표: 장르기반, 그림체기반 추천시스템 모델링, streamlit 서비스 구현
     • 주요 업무
       • 데이터수집과 전처리, 이미지처리를 위한 모델링 (약 18만개의 네이버, 카카오 웹툰 썸네일 이미지 데이터 수집)****
       • Neural Style Transfer 알고리즘을 이용해 전체 회차 썸네일의 style loss를 추출하여 PCA로 차원을 축소하고, 각 벡터들의 평균값을 웹툰별 대표 벡터로 지정한다. 그다음 웹툰별 대표 벡터는 유클리드 거리를 이용해 유사도를 판단함.

[Notion] 자만추: 자기만의 만화 추천

https://github.com/milhaud1201/Webtoon-recommender-system

1. 듣꼬따꼬 프로젝트(2022)

   #audio regonition, #mt3, #악보생성

   [주요 역할] | 모델링 작업 검토, 주요 도메인에 대한 모델 검증

   • 모든 음원에 대한 악보가 제공되지 않고, 원하는 음원에 대한 채보가 어려움 (화성학 등 음악적 이론, 음감, 경험이 필요)
   • 보통 음원이 다양한 악기로 구성되어 있어, 악기별 악보를 만들어 제공함
   • 유튜브 URL 입력시 wav 파일로 다운로드 하고 MT3 pre model을 이용해 악기별 MIDI로 변환, 변환된 MIDI 파일은 악보로 Scoring하는 시스템
   • Drum set과 같은 타악기는 드럼 악보로 채보하기 어려운 한계가 있고, 최소 박자를 16음표로 이용해 박자를 계산하다보니 3연음 같이 홀수 박자에 대해서는 예측률이 좋지 못함
   • 멜로디만 추출했을 경우 비교적 예측을 잘 했기에, 추가적으로 예측된 코드만 멜로디 위에 적어주는 방식을 개선점으로 생각할 수 있음

[ppt 자료]