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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
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해결 능력이 필요합니다.
6) 새로운 방식을 도입해 성과를 만든 경험이 있습니까?
캡스톤 디자인에서 기존 CCTV 시스템에 AI 기반 분석을 접목해 이상행위 탐지 기능을 구현했습니다. 데이터 오류와 오탐율 문제를 해결하기 위해 모델 구조를 개
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프로젝트와 연구 과제를 통해 시장 분석, 데이터 분석, 그리고 전략적 문제 해결을 경험하였습니다. 특히, 사업 기획 프로젝트에서는 시장 트렌드를 분석하고 경쟁 업체와 고객의 요구사항을 바탕으로 새로운 비즈니스 모델을 도출하는 과정
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모델이 아닌, 인간이 이해할 수 있는 방식으로 결과를 설명하는 AI 기술이 발전할 것입니다.
이를 통해 AI 모델의 투명성을 높이고, 윤리적 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.
- 실제 산업 적용 가능성 증가
AI 기술의 신뢰성과 설명 가능
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모델 개발 과정에서 가장 어려웠던 경험은?
→ 수요 예측 모델을 개발할 때 데이터 부족과 과적합 문제를 해결하는 것이 가장 어려웠습니다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강 기법을 활용하고, 앙상블 모델을 적용하여 예측 성능을 개선하였
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문제점을 확인하고, 단순화된 대안을 제시했습니다. 동시에 팀원의 아이디어에서 유용한 부분은 반영하여 모두가 납득할 수 있는 결과물을 만들었습니다. 이 경험을 통해 갈등 상황에서도 상호 존중과 근거 기반 접근이 문제 해결에 효과적
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문제 :
- 100층 이상의 초고층 건물 건축에 대한 찬반토론
- 유승준 입국 허용에 대한 찬반토론
(4) PT문제
- 식어가는 한류열품을 활성화할 수 있는 전략은?
- 고객이 은행 내에서 대기 시간을 최소화 하는 방안은?
- 은행이 해외 진출할 경우 어
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문제 해결에 매력을 느껴왔습니다. 부스트캠프를 통해 보다 정교한 NLP 시스템을 구현하고, 문맥 이해나 생성모델 등 고차원적 문제에 도전하고 싶습니다. 장기적으로는 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있는 AI를 만드는 것이 저의 목표입
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모델을 개발할 때, 과적합 문제로 실패를 경험했습니다. 그러나 데이터 전처리와 변수 선택 기법을 반복 적용하며 개선했고, 최종적으로 안정적인 모델을 완성할 수 있었습니다. 이 경험은 실패를 개선의 출발점으로 삼는 태도를 제게 심어주
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해결했나요?
→ 데이터 분석 프로젝트에서 예측 모델의 정확도가 낮아 문제가 발생한 적이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 팀원들과 긴밀히 협력하여 추가 데이터를 확보하고, 알고리즘을 최적화하는 방법을 연구하였습니다. 결국 문제를
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