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모델이 학습 데이터에 너무 과도하게 적합해 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다. 이를 방지하기 위해 교차검증, 정규화, 드롭아웃, 조기 종료(early stopping) 등의 기법을 사용합니다. 또한, 데이터 양을 늘리거나 불필요
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학습하며, 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 검증 등 실무 기반을 다질 것입니다. 중장기적으로는 Transformer 기반 모델이나 멀티모달 인식 기술 등 최신 연구 성과를 적용하여 성능을 고도화하겠습니다. 장기적으로는 자율주행 레벨4·5 구현에
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해 AI 모델의 학습에 필요한 데이터를 준비하고 분석할 수 있습니다.
넷째, API 개발 및 서비스 배포 경험이 있습니다. Flask, FastAPI 등을 사용하여 AI 모델을 RESTful API로 구현하고, 이를 클라우드 환경에 배포한 경험이 있습니다. 이러한 경험은 카
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coder, Isolation Forest)을 적용하여, 기존의 지도학습 모델보다 적은 이상 데이터로도 효과적인 탐지가 가능하도록 개선하였습니다.
3. 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 Precision-Recall Curve 및 ROC Curve를 활용하여 모델의 이상 탐지 성능을
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도전과 혁신 측면에서, 저는 기존 기술을 뛰어넘는 혁신적인 해결책을 모색하며 새로운 기술을 도입하는 데 주저하지 않았습니다. 예를 들어, AI 비전 시스템을 구축할 때, 기존의 규칙 기반 시스템을 기계 학습 모델로 개선하여, 결함 인식 정
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모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해 성능을 비교했으며, 최종적으로는 F1-score가 가장 높았던 XGBoost를 선택했습니다. 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에
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이 프로젝트에서는 기계 학습 모델을 구현하는 데 필요한 수학적 기초와 프로그래밍 능력을 함께 익히는 기회를 가졌습니다. 저는 파이썬과 TensorFlow를 활용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하는 역할을 맡았습니다. 프로젝트 중간에 예
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학습을 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 '유저 경험을 해치지 않는 것'이라고 생각합니다. 강화학습 모델이 최적화된 결과를 도출해도, 그것이 플레이어에게 불합리하거나 불쾌한 경험을 주면 오히려 게임 전체의 재미를 훼손할 수 있습니다
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성하는 시스템도 직접 구축한 바 있습니다.
6. CBM 알고리즘을 설계할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
센서 데이터의 불균형성과 노이즈 문제였습니다. 고장 발생 데이터가 적은 상황에서 모델을 학습시키기 위해 SMOTE, ADASYN 등의 오버샘
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어려운 문제를 해결한 경험에 대해 말씀해 주세요.
→ AI 모델의 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 데이터를 효율적으로 전처리하고, 딥러닝 기법을 적용하여 성능을 개선한 경험이 있습니다. 이를 통해 모델 성능을 85% 이상 향상시킬
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