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정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 조합을 찾고자 합니다. 텍스트 분석은 BERT 기반 감성분석, 토픽모델링, 워드 임베딩(word2vec) 등 다양한 접근법을 혼합할 계획인 것입니다.
4) 사회적 해석 및 정책 제안 단계입니다. 이 단계는 단순한 예측 정
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결론적으로 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 상당한 진전을 이루었지만 한계와 윤리적 고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴
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용될 수 있을까요?
저는 Python과 R을 활용해 소셜 미디어 텍스트 데이터를 분석한 경험이 있습니다. 이를 통해 고객의 감정 패턴을 파악했고, 특정 서비스에 대한 불만을 개선 포인트로 제안했습니다. 카카오페이에서도 사용자 데이터를 기반
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사용자 경험을 고도화하는 데 기여하고 싶습니다. 예를 들어, 생산 설비의 이상 알림을 단순 텍스트가 아닌 ‘시각적 흐름도’로 보여주는 UX, 또는 고장 시 대처 매뉴얼을 UI 내에서 자연스럽게 연계해 보여주는 인터랙티브 시스템 등, 사용자
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plainable AI(XAI)에 관심이 많습니다. 특히 보험은 서류와 상담 기록 등 비정형 텍스트가 많기 때문에, NLP기반 기술이 핵심이 될 수 있다고 생각합니다. 또한 고객의 의사결정에 영향을 주는 AI에서는 모델의 판단 근거를 설명할 수 있어야 하기에,
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생각하나요?
고객의 생애 주기와 행동 컨텍스트를 반영한 분석이 강화되어야 한다고 생각합니다. 정량 데이터 외에도 비정형 텍스트, 감정 기반 트렌드, 외부 이벤트와 연계한 분석이 중요하다고 봅니다.
4. 본인이 데이터를 해석할 때 가장
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지 프로젝트 전반을 총괄했습니다. 우선 KRX에서 3년 치 기업공시자료를 확보하고, DART와 뉴스 기사에서 ESG 관련 키워드를 텍스트 마이닝 방식으로 정제하여 정성적 정보를 정량화하려 시도했습니다. 이 과정에서 팀원들과의 역할 분담, 수치
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로, 저는 늘 절차를 지키는 습관을 유지하고 있습니다.
6. 전기설비 점검 일지나 보고서는 어떤 방식으로 정리하나요?
단순히 텍스트로 기록하는 것보다, 설비 위치도와 연동해서 시각화하는 것을 선호합니다. 엑셀 기반 점검표에 이상 유무를
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습니다.
이와 관련하여, 웹디자인 직무는 사용자 경험을 개선하고, 접근성을 높이는 데 중요한 역할을 해야 합니다. 예를 들어, 색상 대비, 텍스트 크기, 내비게이션 구조 등을 고려하여 다양한 사용자가 웹사이트를 쉽게 이용할 수 있도록 설
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에 패배자의 소원을 발표하면서 시단에 나왔습니다. 이용악의 대표 작품으로는 오랑캐꽃, 전라도 가시내, 낡은 집, 그리움, 풀버렛소리 가득차잇섯다 등이 있습니다. 저는 메를로-퐁티의 텍스트 및 개념을 더 심도 있게 공부하고 이를 통하여
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