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학습은 하나투어에서 세분화된 여행시장 전략성을 만들어가는데 큰 역할......(생략)
3. 하나투어와 유사한 비지니스 모델을 채택하고 있는 기업을 선정하고, 그 기업에서 하나투어가 어떤점을 벤치마킹(Benchmarking)할 수 있는지 구체적
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학습할 계획입니다.
사회복지는 단순한 지원을 넘어, 개인과 공동체가 자립할 수 있도록 돕는 것이 핵심이라고 생각합니다. 따라서 저는 학문적 연구와 실천적 경험을 바탕으로, 장기적으로 지속 가능한 복지 모델을 개발하고, 사회적 약자를
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학습데이터 구축을 통해 모델 성능을 높이고, 디지털 금융 혁신을 선도하는 것이 중요하다고 생각합니다.
5) 입행 후 가장 중점적으로 기여하고 싶은 부분은 무엇인가요?
→ 데이터의 품질 개선과 AI 모델의 신뢰성 향상을 통해 금융 AI 시스
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모델을 구축하는 실습을 진행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 분산 시스템 과목에서는 Spark, Hadoop, Kafka 등의 기술을 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 배웠다. 이를 통해 데이터 처리와 AI 모델 학습의 효율성을 높이는
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모델 학습에 필요한 데이터를 빠르게 확보할 수 있었고, 기존 데이터셋의 부족한 부분을 보완할 수 있었습니다. 또한, 데이터셋 변경 후에는 새로운 데이터를 기반으로 다시 모델을 학습시키면서 예측 정확도를 기존보다 25% 이상 향상시켰습
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이를 기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및
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모델을 효율적으로 개발하고 운영할 수 있는 ML Platform을 구축하였습니다.
해당 ML 플랫폼이 제공하는 핵심 서비스는 다음과 같습니다.
- 쿠버네티스 환경을 통한 효율적 자원 활용
- 주피터 학습 환경 제공 / 모델의 파라미터 자동 튜닝
- 데이
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모델을 커스터마이징했습니다. 학습 구조는 기존 영상 분석 모델과 달리, 네트워크 트래픽의 특성을 반영해 입력 구조를 재정립하고 시퀀스 기반 이상 탐지 로직을 구현했습니다. 모델 학습은 TensorFlow 기반으로 진행했고, 실시간 이상 감지를
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모델은 데이터 없이는 성능을 발휘할 수 없습니다. 데이터 엔지니어는 모델이 학습하고 예측하는 과정에 필요한 고품질 데이터를 안정적으로 제공하는 역할을 합니다. 저는 머신러닝 수업과 프로젝트 경험을 통해 데이터 불균형이나 품질 저
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모델을 개발했습니다. 의료 영상 데이터 전처리부터 모델 학습과 평가까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 역량을 기를 수 있었습니다. 이 프로젝트를 통해 대규모 데이터 처리와 딥러닝 모델 구축, 성능 최적화 등의 기술을 익힐 수 있었습니
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