 |
모델을 학습시켜 결과를 도출했습니다. 또한 실험 담당자들과 소통하며 데이터와 실험 결과의 연결성을 강화했습니다. 저는 단순한 분석가가 아니라 팀원 간 협력을 이끄는 연결자의 역할을 수행했다고 생각합니다.
6) 입사 후 이루고 싶은
|
|
 |
모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해 성능을 비교했으며, 최종적으로는 F1-score가 가장 높았던 XGBoost를 선택했습니다. 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에
|
|
 |
모델을 설계했고, 그 결과 그립 안정성이 크게 향상되었습니다.
5) 실패 경험을 말씀해 주세요.
처음에는 강화학습 모델의 학습 속도가 너무 느려 실제 적용이 어려웠습니다. 저는 보상 함수를 재설계하고 데이터 증강 기법을 적용하여 학습
|
|
 |
이 프로젝트에서는 기계 학습 모델을 구현하는 데 필요한 수학적 기초와 프로그래밍 능력을 함께 익히는 기회를 가졌습니다. 저는 파이썬과 TensorFlow를 활용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하는 역할을 맡았습니다. 프로젝트 중간에 예
|
|
 |
학습을 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 '유저 경험을 해치지 않는 것'이라고 생각합니다. 강화학습 모델이 최적화된 결과를 도출해도, 그것이 플레이어에게 불합리하거나 불쾌한 경험을 주면 오히려 게임 전체의 재미를 훼손할 수 있습니다
|
|
 |
성하는 시스템도 직접 구축한 바 있습니다.
6. CBM 알고리즘을 설계할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
센서 데이터의 불균형성과 노이즈 문제였습니다. 고장 발생 데이터가 적은 상황에서 모델을 학습시키기 위해 SMOTE, ADASYN 등의 오버샘
|
|
 |
모델 학습이 과적합으로 실패했습니다. 원인은 데이터 다양성 부족이었습니다. 이를 해결하기 위해 실제 촬영 영상과 시뮬레이션 영상을 혼합한 데이터셋을 새로 구축했습니다. 학습 데이터를 3배로 늘리자 일반화 성능이 향상되어 최종 모
|
|
 |
모델 학습과 개선, 대규모 서비스 환경에서의 안정적 운영까지 전 과정을 경험했습니다. 또한 클라우드 학습과 프로젝트 경험을 통해 실질적으로 적용할 수 있는 능력을 키웠습니다. 이처럼 이론과 실무 경험을 종합적으로 갖춘 점이 저의 차
|
|
 |
어려운 문제를 해결한 경험에 대해 말씀해 주세요.
→ AI 모델의 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 데이터를 효율적으로 전처리하고, 딥러닝 기법을 적용하여 성능을 개선한 경험이 있습니다. 이를 통해 모델 성능을 85% 이상 향상시킬
|
|
 |
가 필요합니다. 이를 해결하기 위해, 저는 다양한 시장 조사 기법과 리스크 분석 모델을 학습하며, 실무에서 활용할 수 있는 투자 분석 역량을 지속적으로 키워가고 있습니다.
4.3 GS건설이 미래 건설 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 어떤 신사
|
|
메뉴펼치기
