형태소 분석을 사용하여 토큰화를 해보았다.

여러 tokenizer 기법들 중에 subword tokenizer에 대해 알아보았다.

타이타닉 데이터셋을 이용하여 MLP Classification을 통해 생존자 분류 모델을 만들어보고자 한다.

kaggle의 다양한 버섯의 정보를 이용하여 다중 분류를 통해 식용 버섯 유무를 판단할 수 있는 모델을 만드려고 한다.

kaggle의 런던의 자전거 공유 수요량 데이터셋을 이용하여 시계열 예측 모델을 학습시킨 후 자전거 수요량 예측 모델을 만들어보려고 한다.

kaggle의 전력소비량 데이터를 이용하여 여러 예측 ML model을 학습시킨 후 전력소비량을 예측해보려고 한다.

kaggle의 식당 방문자수 변화 데이터셋을 이용하여 공휴일과 주말 유무가 방문자수 예측에 어떤 영향을 주는지 확인해보려고 한다.

kaggle의 호주의 날씨 관련 데이터셋을 이용하여 로지스틱 회귀 모델을 학습시킨 후 날씨를 예측해보았다.

펭귄의 데이터를 이용하여 회귀를 통해 펭귄의 무게를 예측해보려고 한다.

다이아몬드 데이터 EDA에 사용했었던 kaggle의 데이터셋을 이용하여 가격과 상관계수가 높은 요소를 채택하여 단순선형회귀를 통해 가격을 예측해보았다.

kaggle의 "Country Socioeconomic Data" 데이터셋을 이용해 군집화를 해보고 각 군집들이 갖고 있는 특성을 분석해보았다.

도매상 고객들의 품목별 연간 지출액을 담은 데이터 셋을 이용하여 EDA와 클러스팅을 통해 회사의 매출을 증대하기 위한 전략을 세워보았다.

박스오피스의 영화관련 데이터를 이용하여 다양한 기법의 머신러닝을 학습시켜본 뒤 가장 정확도가 높은 모델을 채택하여 해당 모델을 기반으로 개봉 전 영화 관객수를 예측해주는 웹어플리케이션을 개발했다.

다이아몬드 데이터셋을 이용하여 데이터를 전처리하고 분석해보았습니다.

kaggle의 영화 제목, 줄거리, 장르 데이터셋을 이용하여 이용자가 입력한 데이터를 기반으로 영화를 추천해주는 시스템을 개발해보았다.

kaggle의 'cookie cats' 게임의 AB test 데이터 셋을 이용하여 첫 게이트에 도달하는 시점은 30 라운드에서 40 라운드로 바꾸었을때 이용자의 재접속률에 어떤 영향을 주는지 분석해보았다.

유튜버 풍자의 채널인 또간집을 바탕으로 또간집에서 소개된 맛집들을 선택지에 따라 추천해주는 게임을 phyton을 사용하여 만들어보았습니다.

[프로젝트 소개] 한국 증권시장에서 가장 대표적인 지수인 코스피200을 사용하여 코로나19 확진자 수 증감에 따른 코스피200 지수 변화의 상관관계를 알아보고자 했습니다.

분석에 사용된 데이터 Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist의 데이터셋을 사용하여 파이썬 및 sql로 데이터 분석을 진행. > https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecom