 |
데이터를 분석하여 여론을 추출하는 방법을 연구한다.
- 텍스트 마이닝 및 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하여 여론의 변화를 예측하는 알고리즘을 개발한다.
- 트렌드 분석 및 예측을 통해 사회적 이슈 및 미래 트렌드를 예측할 수 있는 시스템
|
|
 |
합한 알고리즘 기반 캠페인 전략이 효과적이라고 봅니다.
11. 데이터가 불완전하거나 신뢰도 낮은 경우, 어떻게 분석 방향을 잡나요?
처음부터 완벽한 데이터는 없다고 생각합니다. 일단 가설을 명확히 하고, 그 가설을 검증할 수 있는 최소한
|
|
 |
데이터의 불균형, 노이즈 문제, 변수 간 복잡한 상관관계 등으로 인해 모델 성능 향상에 어려움을 겪었습니다. 저는 데이터 전처리를 철저히 하고, 다양한 이상 탐지 알고리즘을 실험하며 최적의 모델을 찾기 위해 노력했습니다. 특히, 오토인
|
|
 |
데이터 처리 시스템은 데이터 지연 최소화, 처리량 확보, 장애 대응, 데이터 일관성 유지 등이 어렵습니다. 지연 문제는 병렬 처리와 스트림 윈도우 크기 조절로 완화할 수 있으며, 처리량 증대는 자원 확장과 최적화 알고리즘 적용으로 해결
|
|
 |
알림을 제공하는 알고리즘을 설계하고 싶습니다. 이런 분석이 누적되면 코드잇이 ‘가장 친절한 데이터 기반 학습 플랫폼’으로 성장하는 데 기여할 수 있을 것이라 믿습니다. 2025 코드잇 [데이터 분석가] 자기소개서 지원서와 면접자료
|
|
 |
알고리즘 개발 핵심 담당자가 되어 예지보전·실시간 이상 탐지·에너지 최적화 알고리즘을 주도하고 싶습니다. 또한 국제 철도 학회와 협업하여 현대로템의 AI 기술을 글로벌 무대에 알리는 전문가로 성장하겠습니다. 현대로템 레일솔루
|
|
 |
알고리즘을 결합할 때 가장 큰 문제는 데이터 과적합과 계산 복잡성입니다. 이를 해결하기 위해 저는 학습 데이터의 다양성과 품질을 확보하고, 온라인·오프라인 학습을 병행하는 방식을 제안합니다. 또한 하드웨어 제약을 고려해 경량화된
|
|
 |
능하게 하는 것을 목표로 합니다. 또한 다기능 팀과 긴밀히 협력하여 데이터 기반 문화를 조성하고 전략적 의사 결정 프로세스에 영향을 미치고 싶습니다. 새로운 분석 기술의 선두에 서서 고급 머신 러닝 알고리즘을 탐색하고 지속적으로 기
|
|
 |
알고리즘과 딥러닝 기술을 이용하여 악성코드를 탐지하는 모델을 개발하였습니다. 또한 해당 모델을 실제 악성코드 데이터와 테스트하고 결과를 분석하였습니다. 이 프로젝트를 통해 머신러닝과 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지 방법에 대해
|
|
 |
념을 다루며, 실제로 머신 러닝 알고리즘을 구현하고 적용하는 방법을 배우는 과목입니다.
이 과목을 수강한 이유는 디지털/ICT 분야에서 머신 러닝이 중요한 역할을 한다는 것을 인지하였기 때문입니다. 특히, 머신 러닝은 데이터 분석과 인
|
|
메뉴펼치기
