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족: AI 모델의 결정 과정은 블랙박스 형태로 이루어져, 모델이 어떻게 결론을 내렸는지에 대한 투명성이 부족할 수 있습니다. 고객에게 설명 가능한 신용평가를 제공해야 하는데, AI는 이를 제대로 설명하기 어려울 수 있습니다. 또한, 차별적
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족
AI 모델은 복잡한 신경망 구조를 기반으로 학습되므로, 평가 결과에 대한 해석이 어려운 경우가 많다. 이는 금융기관 및 감독 기관이 AI 모델의 결정 과정을 검토하는 데 한계를 초래할 수 있다.
③ 데이터 품질 및 보안 문제
AI 신용평가
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전력 수요 예측 모델을 개선하기 위해 새로운 데이터 분석 기법을 도입했습니다. 이를 위해 다양한 통계 기법을 연구하고, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측 정확성을 높이기 위해 노력했습니다. 최종적으로, 우리의 모델은 기존 모델보다
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이를 기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및
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해야 합니까? 모델 답변: 저는 평생 학습에 전념하고 있습니다. 저는 기술적 능력을 향상하고 해당 분야의 최신 동향을 파악하기 위해 워크숍, 온라인 강좌에 참석하고 개인 프로젝트에 참여합니다.
22. 예산 제약이 빡빡한 상황에서 프로젝트
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적으로 AI를 실행하기 위해 모델 경량화와 최적화 기법을 배우고 이를 적용하는 방법을 익히고 싶습니다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 모바일 환경에서 실행할 수 있도록 최적화하고, 사용자 경험을 고려한 실시간 데이터 처리가 가능한 스마트
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번째 포럼에서는 최신 트랜스포머 모델을 주제로 외부 연구자를 섭외하고 하이브리드 온·오프라인 행사를 기획했습니다. SNS 카드뉴스와 유튜브 숏츠를 활용한 홍보로 사전 등록자 180명을 확보했고, 현장 60명·온라인 120명으로 운영했습니다
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과적이었습니다.
6. 새로운 딥러닝 모델을 도입할 때 어떤 기준으로 선택하시나요?
데이터의 특성과 목적에 맞는 구조를 선택하는 것이 우선입니다. 예를 들어 시계열이라면 Transformer 기반 모델을, sparse한 구조에서는 Wide&Deep 모델을 활용하는
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한다.
2) AI 기반 신용평가 모델의 투명성 강화
설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)를 적용하여 신용평가 결과의 해석 가능성을 높이고, 평가 결과에 대한 신뢰도를 확보해야 한다.
3) 하이브리드 신용평가 모델 도입
기존 신용평가 모델과 AI 기반
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세요.
스마트시티 교통량 예측 프로젝트에서 기존 회귀모델의 한계를 극복하기 위해 LSTM 모델을 도입했습니다. 초기에는 난관이 많았지만, 데이터 전처리와 외부 변수 반영을 통해 성능을 크게 개선했습니다. 이 경험은 새로운 시도를 통해
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