C O N T A C T S

S K I L L S

ML: Python, TensorFlow, Scikit-learn, Keras, Matplotlib, Seaborn, Pandas, Numpy

iOS: Swift, SwiftUI, Combine, UIKit, AutoLayout, SnapKit, Alamofire, CoreData, CocoaPods

Design Tool: Figma

Cloud Platform: Firebase, AppsFlyer, Google Cloud Platform, AWS

Etc: Git/Github, Fastlane, Google Admob, SQL

· 사용자의 플레이 리스트 기반 새로운 플레이 리스트를 추천하는 음원 추천시스템

· 개발기간: 2023.09 - 2024.08

· 추천시스템 구축(기여도 70%), iOS 개발(기여도 100%)

· 메타데이터 기반 추천시스템 구축 : 음원 메타데이터를 단일 문장(Song Sentence)으로 변환, Word2Vec 및 BERT를 활용한 문장 임베딩 생성

· 오디오 기반 추천시스템 구축 : Waveform을 Mel Spectrogram, Tempogram, MFCC로 변환하여 오디오 특성 추출

· 초기 추천시스템 구축 : 태그를 통한 초기 추천시스템을 구축하여 콜드 스타트 문제 해결

· 음원 데이터 수집 : 다양한 태그를 활용하여 플레이 리스트 데이터 수집

· 프로토타입 앱 개발 : 추천시스템을 배포하고, 해당 추천시스템이 동작하는 프로토타입 앱 개발