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모델이기 때문에, 교통량의 변화를 잘 예측할 수 있었습니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화한 결과, 예측 정확도를 15% 향상시킬 수 있었습니다.
마지막으로, 모델의 실시간 예측 문제를 해결하기 위해, 배치 처리와
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모델을 개발하며 실제 사회 문제 해결에 기여했고, 인턴 경험에서는 데이터 전처리와 불균형 문제를 해결하며 현업 적용 가능한 AI 모델을 구축했습니다. 또한 글로벌 연구 프로젝트에 참여해 협업과 소통 능력도 키웠습니다. 삼성 Research에서
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모델을 개발하려 했습니다. 그러나 초기에는 신용평가에 적합한 변수를 선정하는 데 어려움이 있었고, 데이터의 일관성 부족으로 모델의 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 기존 금융권의 신용평가 방식을 분석하고,
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는 무엇인가요?
AI 예약 예측 시스템 개발 프로젝트입니다. 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 머신러닝 모델을 직접 수정하면서 실무적 한계를 극복했습니다. 이 경험을 통해 문제 해결력과 창의성을 동시에 키웠습니다.
5) 의료 IT 분야에
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해결하기 위한 데이터 기반의 정책을 연구하여, 실제 사회에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 모델을 제시하고자 합니다.
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사 과정 후에는 박사 과정을 통해 데이터 사이언스 분야에서
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모델의 내부 작동 원리를 해석하고 시각화하는 연구를 진행하고자 합니다. 이를 통해 인공지능의 안전한 활용과 윤리적 문제 해결에 기여할 수 있습니다.
Q5. 학업과 연구 외에 대학원 생활에서 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
다양한 연
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모델 학습, 평가, 배포까지의 전 과정에 대한 실질적인 경험을 쌓고, AI 엔지니어로서의 전문성을 더욱 강화하고자 합니다.
또한, 산업 문제 해결을 위한 AI 솔루션 개발에 대한 이해도를 높이고, 이를 통해 기업의 실질적인 가치를 창출하는 방
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해결책을 찾아 나갔습니다.
이때 저는 AI 시스템을 기반으로 한 패턴 인식 기술을 도입하였고, 실시간으로 의심 거래를 식별하고 차단할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 기존 시스템의 문제를 해결하기 위한 데이터 기반의 모델을 구축하는
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모델을 설명하고, 데이터 기반의 결정을 설득력 있게 전달하는 능력은 AI 엔지니어에게 꼭 필요한 역량이라고 생각합니다.
다. 현장에서 요구되는 문제 해결형 인재로서의 마인드셋을 갖추고 싶습니다.
단순히 ‘정확도가 높은 모델’이 아니
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모델을 RESTful API로 구현하고, 이를 클라우드 환경에 배포한 경험이 있습니다. 이러한 경험은 카카오뱅크의 AI 서비스가 안정적으로 운영될 수 있도록 기여할 것입니다.
마지막으로, 뛰어난 문제 해결 능력을 갖추고 있습니다. AI 모델 개발 과
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