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케이션 개발 팀 프로젝트 수행했습니다. 구현기능으로는, 스마트폰 카메라를 통해서 세탁기의 모델을 판별하고 모델에 맞도록 사용자에게 도움말을 제공함으로써, 세탁기 사용에 편의를 제공했습니다. 또한, 세탁기 LCD패널의 UI를 사용자 시
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수하며 분석 기반 사고를 체계화했습니다. 팀 프로젝트에서는 Python을 활용한 고객 이탈 예측 모델을 개발하며 EDA, feature engineering, 모델 튜닝까지 실전 경험을 쌓았습니다. 이후 Kaggle에도 참여해 기본적인 머신러닝 문제를 지속적으로 풀면서
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달성할 수 있는 방향으로 조율합니다.
5) 산업 현장 적용을 위해 AI 모델을 최적화한 경험이 있습니까?
네. 고해상도 CNN 모델을 임베디드 GPU 환경에 최적화하여 연산 지연 시간을 35% 줄였습니다. 이를 통해 실시간 작업이 가능해졌고, 전력 소비
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초점을 둡니다. 저는 분석가로서 정확한 인사이트를 제공하는 동시에, 필요 시 예측 모델까지 설계할 수 있는 역량을 쌓고 있습니다.
5) 새로운 방법을 시도한 경험이 있습니까?
교내 프로젝트에서 결측치가 많은 데이터를 단순히 삭제하지 않
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있습니다.
예를 들어, 인턴십 기간 동안 리스크 관리 프로젝트에서 팀원들과 협력하여 리스크 평가 모델을 개발한 경험이 있습니다. 각자의 전문성을 바탕으로 의견을 주고받으며 최적의 모델을 도출하고, 이를 통해 실질적인 리스크 감소 효
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확도를 높이는 것이었습니다. 게임 운영 데이터는 매우 다양하고 복잡하기 때문에, 단순한 예측 모델로는 정확한 결과를 도출하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 전처리 과정을 최적화하고, 다양한 머신러닝 모델을 비교하며 성
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가 필요합니다. 이를 해결하기 위해, 저는 다양한 시장 조사 기법과 리스크 분석 모델을 학습하며, 실무에서 활용할 수 있는 투자 분석 역량을 지속적으로 키워가고 있습니다.
4.3 GS건설이 미래 건설 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 어떤 신사
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를 들어, 사용률이 저조하던 기프티콘 상품군에 대해 고객사 내부 인트라넷 포인트몰과 연동한 커스터마이징형 상품권 모델을 제안해 매출 정체 구간을 극복한 사례가 있습니다. 고객의 내부 시스템 연동 이슈, UI/UX 리뉴얼까지 염두에 둔 ‘
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데이터 분석 시스템을 제공할 수 있으며, 교통 분야에서는 교통 흐름 최적화 및 혼잡도 예측 모델을 통해 도시 내 교통 문제 해결에 기여할 수 있습니다. 또한, 이러한 연구 결과는 산업계의 생산성 향상에도 중요한 역할을 할 수 있을 것입니
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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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