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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 실시
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기반 환경에서 scapy, pandas 등 라이브러리를 사용해 대량의 패킷 데이터를 가공하고, 시계열 성격을 반영한 RNN 모델을 커스터마이징했습니다. 학습 구조는 기존 영상 분석 모델과 달리, 네트워크 트래픽의 특성을 반영해 입력 구조를 재정립하
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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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모델링에서는 Python이 더 범용적으로 활용되고 있다고 생각합니다. SQL은 데이터베이스 관리와 쿼리 작성에 필수적이라 함께 사용하고 있습니다.
9) 데이터 기반 의사결정이 제조업 현장에서 왜 중요한가요?
제조업 현장은 복잡하고 다양한 변
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교수를 어떻게 정해야 하나? 158
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 158
? 면접시험에 대한 기본적인 준비자세 158
가. 대학교 혹은 대학원의 교육학목표/교육학철학의 중요성 159
나. 기본이 중요한 이유 161
다. 제가 듣고 싶은
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전과 혁신 측면에서, 저는 기존 기술을 뛰어넘는 혁신적인 해결책을 모색하며 새로운 기술을 도입하는 데 주저하지 않았습니다. 예를 들어, AI 비전 시스템을 구축할 때, 기존의 규칙 기반 시스템을 기계 학습 모델로 개선하여, 결함 인식 정확
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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
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과를 얻어낼 것으로 확신하고 있습니다. 이러한 저의 전산분야 자격과 능력들이 OO중학교에서 선진 교육 행정모델을 제안해 가는데 탄탄한 기반이 될 것입니다. 이러한 전산분야의 능력을 기반으로 최근에는 공공 교육기관에서 교육행정 인
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교육과 학업계획서 + 학업계획서 작성노하우 ◈
Ⅰ.학업계획서에 대하여
1. 학업계획서란?
2. 학업계획서의 조건 및 구성 요소
3. 학업계획서 작성 시 유의점
4. 학업계획서 작성법
5. 학업계획서의 필요성
6. 학업계획서 구성요소
Ⅱ.
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기반으로 한 디지털 마케팅 솔루션 개발에 관심을 가지고 있으며, 데이터 분석 및 AI 기반 마케팅 자동화 기술을 통해 브랜드와 소비자를 더욱 효과적으로 연결하는 시스템을 구축하고자 합니다.
특히, 최근 광고 시장은 빅데이터, AI, 머신
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