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모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 Precision-Recall Curve 및 ROC Curve를 활용하여 모델의 이상 탐지 성능을 최적화하였습니다.
결과적으로, 기존 대비 이상 탐지 정확도를 20% 향상시킬 수 있었으며, 실험 결과를 기반으로 더욱 신뢰할 수 있
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수, 평균 체류 시간, 상품 상세페이지 클릭 횟수, 장바구니 담기 이후 미결제 여부 등 다양한 feature를 구성하고, 전처리 및 정규화를 통해 모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해
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미세먼지의 크기 211
그림 22 사물인터넷 시장 전망 233
그림 23 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례 235
그림 24 ict를 기반으로 하는 직무간 융합 236
그림 25 추천의 글 256
그림 26 추천의 글 258
그림 27 추천의 글 259
그림 28 추천의 글 259
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학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 데이터를 효율적으로 전처리하고, 딥러닝 기법을 적용하여 성능을 개선한 경험이 있습니다. 이를 통해 모델 성능을 85% 이상 향상시킬 수 있었습니다.
4) 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 AI 활용
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성장해, 교육 데이터의 안전한 개방과 활용을 선도하는 인재가 되고 싶습니다. 이를 통해 KERIS가 교육 혁신의 중심 기관으로 신뢰받는 데 기여하고자 합니다. 한국교육학술정보원 정보보호(NCS 블라인드 인재모집) 자기소개서와 면접
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모델을 학습하여 예측 정확도를 높였으며, 이를 바탕으로 최적의 비즈니스 전략을 수립하는 방안을 연구하였습니다.
4) 클라우드 환경에서 시스템을 구축한 경험이 있나요?
답변: 네, AWS Lambda, S3, DynamoDB를 활용하여 실시간 데이터 분석 시스
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활용한 업무 처리에 능숙합니다. Excel, PowerPoint, Google Suite 등 다양한 소프트웨어를 활용하여 효율적인 업무 관리와 효과적인 프레젠테이션을 할 수 있습니다. 이러한 능력은 에코사업팀에서 진행되는 프로젝트 관리, 보고서 작성, 프레젠테이
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수치화 및 해석 가능성 강화, 반복 실행의 재현성과 로그 추적성 확보 등 제가 실제 현장에서 다뤄온 역량을 구체적으로 시스템에 녹여내고자 합니다.
중기적으로는 AI 테스트 엔진을 단순한 자동화 도구가 아닌, 데이터 생성 모델 학습 배포
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모델 학습 및 배포을 최적화한 경험이 있습니다. 이를 바탕으로 AI와 클라우드 컴퓨팅 기술을 네이버의 서비스에 더욱 효과적으로 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 네이버 클라우드에서 AI 기반 데이터 분석 서비스을 강화하고, 빅데이터 처리
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수 체계 확립’입니다. 단순히 연구 성과를 논문으로 남기는 것을 넘어, 실제 철도 현장에서 사고를 예방하고 국민이 체감할 수 있는 안전성 향상에 기여하는 것이 목표입니다. 이를 통해 연구원이 국민에게 신뢰받는 공공 연구기관으로 자리
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