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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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, 데이터 기반 혁신은 사회 전체에 기여할 수 있습니다. 저는 로지스올시스템즈에서의 경험을 바탕으로, 물류 혁신을 선도하는 데이터 리더로 성장하고 싶습니다. 2025 로지스올시스템즈 DX빅데이터머신러닝개발운영 자기소개서 지원서
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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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등 다양한 머신러닝 기법의 기본 원리를 익히고, 이론적 근거에 대한 관심을 더욱 키울 수 있었다.
대학원 과정에서는 ‘고급 수리통계학’, ‘고차원 통계학’, ‘머신러닝 이론’, ‘베이즈 추론’ 등의 과목을 추가로 수강하여 연구 주제
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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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AI 분야에서는 ‘자동화된 머신러닝(AutoML)’과 ‘딥러닝’이 주요 트렌드로 떠오르고 있습니다. AutoML은 전문가가 아니더라도 누구나 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 도와주는 도구로, 데이터 분석과 모델링의 진입 장벽을 낮추고 있습니
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, 수요반응, 전기차 인프라 등에서 데이터 분석이 중심이 될 것입니다.
6. 빅데이터 분석과 머신러닝 중 전력소비 예측에 더 중요한 것은 무엇이라고 생각합니까?
답변: 둘 다 중요하지만, 빅데이터 인프라가 먼저 갖춰져야 머신러닝의 효과가
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