상담 정보 AI 연구

[기술적 성장] 이 프로젝트는 Python을 처음 접하는 도전이었습니다. AI와 머신러닝에 대한 기초 지식이 전혀 없어 어떤 라이브러리를 사용해야 할지조차 막막한 상황이었습니다. 업무와 병행하며 약 1주일간 Python 기본 문법부터 시작해 사이킷런, KoNLPy, MeCab 등 필수 라이브러리들을 체계적으로 학습했고, 데이터셋의 구조와 전처리 방법도 함께 익히며 머신러닝 프로젝트의 전체적인 흐름을 파악할 수 있었습니다. [문제 해결 경험] 프로젝트 진행 중 Python 2.7에서 2.9로의 버전 업그레이드 과정에서 예상치 못한 라이브러리 충돌이 발생했습니다. 기존 코드와 라이브러리들이 새 버전에서 제대로 작동하지 않아 당황스러웠지만, 공식 문서를 하나하나 분석하며 변경된 사항들을 파악했습니다. 이를 바탕으로 코드를 차근차근 수정해 나가며 문제를 해결할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 버전 의존성 관리의 중요성과 공식 문서 확인의 필요성을 깊이 깨달았습니다. [프로젝트 성과] 처음엔 완전히 생소하고 막막했던 Python과 머신러닝 분야에 대한 실질적인 기초를 다질 수 있었습니다. 단순한 이론적 지식이 아닌 실제 구현과 적용 경험을 통해 머신러닝 분야를 더 깊이 이해하게 되었습니다. 이는 개발자로서 기술적 시야를 넓히는 소중한 경험이었고, 개발 업무에 대한 자신감과 기반을 마련할 수 있었으며, 새로운 기술에 도전하는 것을 두려움보다는 성장의 기회로 받아들이는 마인드셋을 갖게 되었습니다.