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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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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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모델 설계 등 실질적 문제 해결에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
7. LG CNS ERP 프로젝트를 수행하면서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인가요?
정확한 데이터 수집과 분석, 시스템 설계의 신뢰성, 팀 내 효율적 협업과 커뮤니케이션이
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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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문제를 해결하는 방향으로 전략을 수립합니다. 이를 위해 데이터 분석, 시장조사, 경쟁사 분석 등 다양한 분석 도구와 방법을 활용합니다.
저는 효율적인 업무 프로세스와 협업을 위한 조직 문화를 구축하기 위해 노력할 것입니다. 업무 프로
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복지관 봉사를 통해 다양한 사람들과의 소통을 이어왔습니다. 특히, 노인 복지관에서 진행한 건강 관리 봉사활동은 사회적 약자를 돌보는 방법과 정서적 지원의 중요성을 일깨워 주었습니다. 또한, 외국인 근로자들의 건강 문제를 해결하는
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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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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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문제 해결을 잇는 다리 역할을 하는 연구자가 되고자 합니다. 수학의 심오한 이론을 토대로, 자연과학, 공학, 금융 등 다양한 분야에 적용 가능한 수학적 모델을 제시하고, 실질적인 문제 해결에 기여하는 학문적 성과를 이루고 싶습니다. 특
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모델을 도입했습니다. 이후 동일한 문제가 재발하지 않았습니다.
6) 단체급식 영양사와 사업장 운영자의 차이는 무엇이라고 생각하십니까?
영양사는 ‘식단의 과학’을, 운영자는 ‘운영의 시스템’을 담당합니다. 영양사가 고객의 건강을
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