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모델이나 시스템을 개선하는 과정에서 문제 해결 능력을 키우겠습니다. 또한, 회사에서 사용하고 있는 기술 스택에 대해 빠르게 학습하여 프로젝트에 즉시 투입될 수 있도록 준비할 것입니다.
둘째, 팀워크와 협력을 중시하여, 동료들과의 협
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모델이 아닌, 인간이 이해할 수 있는 방식으로 결과를 설명하는 AI 기술이 발전할 것입니다.
이를 통해 AI 모델의 투명성을 높이고, 윤리적 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.
- 실제 산업 적용 가능성 증가
AI 기술의 신뢰성과 설명 가능
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모델 개발 과정에서 가장 어려웠던 경험은?
→ 수요 예측 모델을 개발할 때 데이터 부족과 과적합 문제를 해결하는 것이 가장 어려웠습니다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강 기법을 활용하고, 앙상블 모델을 적용하여 예측 성능을 개선하였
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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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모델과 알고리즘을 개발하여 다양한 산업과 사회 문제에 적용하는 것입니다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술과 접목해 정확하고 효율적인 예측 시스템을 구축하고자 합니다. 이를 통해 학문적 발전은 물론 실질적 사회 문제 해결에도 기여하
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모델이 현실에서 어떻게 동작할 수 있을지에 대한 고민과 실험이 필요함을 절실히 느꼈고, 문제 해결 과정에서 수학적 이론과 실제 구현의 균형을 잡는 법을 배웠습니다.
5. 입사 후 포부: AI 기술을 활용하여 회사의 문제 해결에 기여할 방안
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문제와 성능 저하 문제를 해결하기 위해 밤늦게까지 데이터를 분석하고 모델을 개선한 경험이 있습니다. 포기하지 않고 몰입하는 태도가 결과적으로 프로젝트의 성과를 만들어냈습니다. 이는 라이나생명에서 복잡한 문제를 해결하는 과정에
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모델 개발과 IoT 시스템 구축 역량을 바탕으로, 새로운 기술적 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, IoT 센서 데이터 분석을 통해 제품 성능을 최적화하거나, 예측 모델을 구축하여 유지보수의 효율성을 높
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해결 방법(새로운 시도, 협업, DX 등)
이 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기법을 활용한 새로운 접근 방식을 도입하였습니다. 기존의 단순 회귀분석을 보완하기 위해, 랜덤 포레스트(Random Forest) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 시계열
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모델 설계 등 실질적 문제 해결에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
7. LG CNS ERP 프로젝트를 수행하면서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인가요?
정확한 데이터 수집과 분석, 시스템 설계의 신뢰성, 팀 내 효율적 협업과 커뮤니케이션이
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