프랙티스만이 살길. 프랙티스만이 살길.

Ai Factory에서 주최한 "제4회 2023 연구개발특구 AI SPARK 챌린지 - 공기압축기 이상 판단" 에 참여한 내용입니다. AutoEncoder, Unsupervised Learning같은 분야를 공부했습니다.이때 AutoEncoder를 공부하면서 Gernerative 분야도 처음 접했던 것 같네요. 최종점수 macro F1-Score : 0.95388점으로 대회를 마감했습니다. GitHub : LINK 대회정보: LINK 제4회 2023 연구개발특구 AI SPARK 챌린지 - 공기압축기 이상 판단 산업용 공기압축기의 이상 유무를 비지도학습 방식을 이용하여 판정 aifactory.space About Data feature 설명: 8개의 feature를 Unsupervised Learning을..

수원대 BMDML 인공지능 연구소에서 진행된 mimic 의료 데이터 분석에 학부연구생으로 참여했던 프로젝트입니다. GitHub : LINK About Mimic Dataset : LINK 미국 중환자실 데이터 MIMIC-III 정리 해당 글은 https://mimic.physionet.org/about/mimic/를 참고하여 정리한 노트입니다. baeseongsu.github.io 입력할수 있는 parameter: 연령, 성별, 나이, 인종, 결혼 여부, 검색질병(icd code), 전 기간, 후기간, icd 레벨 기능: 연령, 성별, 나이, 인종, 결혼 여부, 검색질병(icd code), 전 기간, 후기간, icd 레벨을 기준으로 걸린 가장 많이 걸린 질병의 수를 시각화하여 보여줍니다. 검색 질병을 입..

수원대학교 국민건강영양데이터 분석 경진대회에 참가해 대상을 수상했습니다. 발표 보고서 : LINK GitHub : LINK 국가건강영양데이터를 통해 독거노인의 질병예측, 지역별 질병분석을 진행해 지역별로 올바른 질병예측을 할 수 있도록 돕습니다. 현재 187만 독거노인 시대인 우리나라에서 노인돌봄 서비스를 실제로 이용했다는 답변은 8.7%밖에 되지 않았습니다. 노인이 가장 흔히 겪는 문제는 '빈곤'과 '질병'이 대표적입니다. 독거노인들의 삶을 더 윤택하게 하기 위해 국민건강영양데이터를 활용해 지역별 독거노인의 질병을 파악하고, 지역별로 필요한 독거노인들의 치료를 지원하고자 했습니다. 분석과정 1. 데이터 시각화 : 독거노인과 비독거노인의 질병, 영양소 비교 2. 상관분석 : 독거노인 데이터의 pearso..

2021년도 수원대 DSML 연구소에서 인턴으로 참여했었던 project입니다. 1학년 학점을 대차게 말아먹고 아무것도 모르는 상태에서 MLP를 처음으로 실제 적용해봤는데,,, 4학년이 된 2024년도말에 정리하다보니 그때 같이 했던 4학년 친구가 정말 고생했구나 생각이듭니다.. 저도 많이 베풀면서 살아야겠습니다. Finance Data Reader로 주식 데이터 불러오기 about Finance Data Reader : https://financedata.github.io/posts/finance-data-reader-users-guide.htmld FinanceDataReader 사용자 안내서 FinanceDataReader 사용자 안내서 financedata.github.io 전체 종목코드를 받아 ..