졸업 프로젝트

질문에 GPT가 생성한 답변과 질문 사이의 성능을 평가하고 싶어 Word2Vec와 TF-IDF, CounterVectorizer, BERT를 통해 임베딩 후 코사인 유사도를 측정했다. 첫 번째 답변은 전혀 상관없는 글자 수를 동일하게 맞춘 문장이고, 두 번째 답변은 질

STT는 음성을 입력받아 그에 해당하는 구문(문자열)을 얻는 기술SpeechRecognition을 이용하면 모델을 학습시키지 않고도 구현 가능recognize_google() - Google Web Speech APIrecognize_google_cloud() - Go

졸업 프로젝트의 서비스의 기능을 검증하기 위해 해당 작업을 진행하게 되었다. 우리의 주제와 기능은 아래와 같다. “분산된 장학금 정보를 통합하여 사용자 프로필에 맞는 장학금을 추천하고, 머신러닝과 생성형 ai를 통해 지원서를 자동으로 작성해주는 서비스”분산된 장학금 정

졸업 프로젝트 주제 “자신에게 적합한 장학금을 찾는 대학생을 위해 생성형 AI를 이용하여 각 사용자에게 맞는 장학금을 추천하고 이전 수혜자들의 조언을 바탕으로 장학금 수혜 팁을 제공해주는 서비스” 서비스의 주요 기능 통합된 장학 정보 제공 사용자 프로필 맞춤 장학