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모델 개발 시 어떤 점을 가장 중시하나요?
7. AI 개발 과정에서 경험한 어려움과 극복 사례는?
8. 협업 프로젝트 경험을 소개해주세요.
9. Python 외에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어는?
10. 대학원 졸업 후 진로 계획은?
11. 기계학습과
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개념을 익혔습니다.
이러한 학습을 통해 LG CNS가 주력하는 DX 기술(클라우드, AI, 데이터 분석 등)을 깊이 있게 이해하고 실무에 적용할 수 있는 기반을 마련하였습니다. 입사 후에는 이론적 지식과 실무 경험을 결합하여, 기업의 디지털 전환을
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분류와 관련시켜 설명해보면 다음과 같다.
1/ 접촉도 높은 서비스(high-contact services)
이 형태는 주로 고객이 직접 방문하는 형태이다. 미용이나 의료 등 '신체
에 대한 서비스(People Processing)'는 모두 여기에 속하며, 다른 종류의 서
비스업에서도
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분류는 의료, 자동차, 소매업 등 다양한 산업에서 적용 가능한 기술로, 효과적인 의사결정을 지원할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 과정에서 머신러닝 알고리즘을 활용한 이미지 분류 모델의 설계 및 교육에 대한 경험과 연구를 쌓아왔습니
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모델의 성능에 미치는 영향을 직접 경험하였습니다. 이러한 경험을 바탕으로 이미지 데이터 분류 및 정제의 중요성을 깊이 인식하게 되었습니다. 또한, 카카오엔터프라이즈가 제공하는 다양한 AI 솔루션과 서비스는 지식과 경험 1.지원 동
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시각적 정보를 전달하며, 이를 정제하고 분류하는 과정은 AI의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 결국 정제된 데이터가 더 정확하고 효율적인 모델을 만들어내는 1.지원 동기
2.성격 장단점
3.생활신조 및 가치관
4.입사 후 포부
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기본개념
Ⅰ. 서비스기업의 경쟁환경
1. 진입장벽이 상대적으로 낮다.
2. 규모의 경제를 실현하기 어렵다.
3. 수요의 변동이 심하다.
4. 고객충성도의 확보가 관건이다.
5. 내부직원 만족이 특히 중요하다.
Ⅱ. 서비스전략의 기본개념
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