Sooyeon Cho

• Verbesserung der Genauigkeit des Natural Language Understanding Modells durch Fehleranalyse • Beschleunigung der Datenextraktion und ‑analyse durch Halbautomatisierung des Prozesses mit Python‑Skripten • Erstellung der Textressourcen für das Natural Language Understanding‑Modell • Technische Kenntnisse: Linux Server, Python, Git, OpenRefine • Soft Skills: Kommunikation, Analytisches Denken, Zeitmanagement

• Analyse der Maschinenwartungsdaten zur Kostenreduzierung mit Python • Implementierung verschiedener ML‑Clustering‑Algorithmen zur Kategorisierung von Wartungsdaten • Visualisierung der Echtzeitdaten für Alarmüberwachung und Statistiken mithilfe einer Dashboarding‑Plattform • Technische Kenntnisse: Maschinelles Lernen (clustering), Datenvisualisierung (Grafana), Text Mining, Explorative Datenanalyse (Matplotlib), SQL, Flux, Plotly

• Bereich: IT, Business, Politik, Polizei & Gericht, Recht • Qualitätsbewertung der maschinellen Übersetzern • Technische Kenntnisse: Verantwortung, Konfliktlösung, Recherchekompetenz

• Test‑Durchfürung der deutschen, koreanischen, und englischen Versionen von Google Assistant und Amazon Alexa für LG‑Gerätefunktionen • Teilnahme an der Entwicklung eines Amazon Alexa Skills für LG‑Geräte

• Nebenfach Informatik • Voraussichtlicher Abschluss: April 2023 • Relevante Lehrveranstaltungen: Foundation of Data Science, Advanced Techniques of Machine Translation, System of Data Science, Machine Learning for Natural Language Processing

• 54 Credits für M.A., 85 Credits für B.A. in Computerlinguistik erworben • Relevante Lehrveranstaltungen: Statistical Natural Language Processing, Data Collection on the Web, Software Quality, Named Entity Recognition, Query Languages, Java, Data Structures and Algorithms, Programming and Data Analysis in R, Statistics, Logic, Computational Linguistics, Text Technology

• Double Major in International Korean Education