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사회봉사 등 전인적 인재 중시(디지털 타임즈)
은행권의 취업과 관련된 기사로서 은행의 경우는 지원자가 워낙 많아 자기소개서에 대한 전체적인 실사작업이 힘들었다는 내용과 여기서는 부단 없는 자기계발과 전인적인 인간기준이 취업의
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졌습니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는
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학습이 안정적으로 이뤄질 수 있다고 생각합니다.“
Q7. 강화학습과 슈퍼바이즈드 러닝(지도학습)의 가장 큰 차이는 무엇이라고 설명하시겠습니까?
"슈퍼바이즈드 러닝은 주어진 정답 데이터를 학습하는 방식이지만, 강화학습은 정답을 알지
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을 깨달았습니다.
고등학교 2학년 때부터 지금까지 정기적으로 해온 장애아동 학습지도는 제 삶에 있어 가장 보람 있는 일입니다. 고등학교 때, 봉사활동 시간을 채우기 위해서 시작한 활동이었지만, 10년간 계속 활동을 하면서 오히려 제 자
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학습지도를 하기도 했습니다. 이렇게 스스로 실천해가는 봉사활동에서 저는 세계인으로서 함께 살아가는 법을 배웠을 뿐만 아니라 스스로 기획하고 기획안을 실천해 나가며 좋은 결과를 만들어 가는 법을 배울 수 있었습 니다. 이러한 저의
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에게 학습지도를 하기도 했습니다. 이렇게 스스로 실천해가는 소통과 협업 활동에서 저는 세계인으로서 함께 살아가는 법을 배웠을 뿐만 아니라 스스로 기획하고 기획안을 실천해 나가며 좋은 결과를 만들어 가는 법을 배울 수 있었습니다.
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coder, Isolation Forest)을 적용하여, 기존의 지도학습 모델보다 적은 이상 데이터로도 효과적인 탐지가 가능하도록 개선하였습니다.
3. 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 Precision-Recall Curve 및 ROC Curve를 활용하여 모델의 이상 탐지 성능을
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참 의미를 깨달을 수 있었습니다. 그리고 매주 학교 인근의 고아원을 방문하여 부모님 없이 사는 어린 친구들을 위하여 학습지도 및 목욕서비스활동을 했었고, 이를 계기로 학교와 구청에서 봉사활동상을 타기도 했습니다. 없음
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학습지도 봉사활동을 하면서 작은 관심을 나누어 주자 변화하는 아이들을 보면서 나눔의 참기쁨을 알게 되었습니다. 항상 고객에게 기쁨을 주기 위하여 열심히 일하겠습니다.
2. 장점 (200자)
“ 대학 4년 동안 6번의 장학생으로 선발된 성실함
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학습지도 만으로는 부족함을 파악한 저는 일주일에 한번 아이의 집에 방문하여 청소와 빨래를 함께 하고 떡볶이를 만들어 먹으면서 아이의 고민상담을 해주었습니다. 그리고 공부에도 흥미를 느낄수 있게끔 ‘문성이 만을 위한 수업교재’
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