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머신러닝(Machine Learning) 분야에도 관심을 갖고 공부하고 있습니다. 이를 위해 온라인 강의를 수강하며, 개인 프로젝트를 수행하며 실제 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 습득했습니다. 또한, 다양한 AI 플랫폼을 활용해보며 딥러닝
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기계 학습: 36
실험 계획법 36
비모수 통계 37
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 38
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 교육학대학원 입시준비 학업계획서 1500자 47
1. 서론 51
2. 학습 목
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1.주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 컴퓨터학부에서 인공지능(AI) 및 기계학습(Machine Learning)에 대한 깊은 관심을 가지고 있으며, 특히 딥러닝(Deep Learning)과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에 대해 연구하고자 합니다. AI는 여
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자기계발
저는 라인플러스에서의 업무를 시작하는 즉시 머신러닝과 광고 기술에 대한 이해도를 한층 심화할 계획입니다. 특히, LINE Ads가 보유한 대규모 사용자 행동 데이터와 광고 집행 데이터를 심도 있게 분석해, 실제 현장에 적용 가능한
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사용자 피드백을 반영한 재학습 루프가 중요합니다. 저는 이러한 분야에 관심을 갖고 연구해왔으며, KT에서 이와 같은 연구를 실무로 연결하고 싶습니다. KT 2026년도 봄학기 AI석사과정(머신러닝.딥러닝 기술개발) 자기소개서 지원서
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수 있습니다.
4) 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
답변: 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 개념입니다.
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기술에 대해 배울 수 있었습니다.
2) 머신러닝 기반의 악성코드 탐지 시스템 개발
Github: https://xxxxxxxxxxxxxxx
개발 기간: 2022.09 ~ 2022.12
역할: Researcher
설명: 이 프로젝트는 머신러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하는 시스템을 개발하는 것이 목표
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머신러닝 기반의 이미지 인식' 도입을 주장했습니다. 팀원 중 머신러닝에 대한 이해가 부족한 이들이 있어 회의적인 시선도 있었습니다. 저는 새로운 기술이 가져올 혁신적인 가능성을 확신하며 팀원들을 설득하는 데 주력했습니다.
저는 팀
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머신러닝 이론을 주제로 연구를 지속하고자 한다.
박사과정에서는 고차원 환경에서의 통계적 추론 방법, 기계학습 모델의 통계적 해석, 베이즈적 접근을 통한 복잡한 데이터 문제 해결 등을 주제로 연구를 진행하고, 주요 국제 학술지에 연구
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따라서 최근에는 머신러닝 기반 예측모델이 활발히 적용되고 있습니다. 이에 본인은 기계학습 알고리즘을 활용하여 고객 이탈을 정확하게 예측하고, 기업의 의사결정에 기여할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하고자 합니다.
● 관심 연구분
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