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프로젝트와 연구 과제를 통해 시장 분석, 데이터 분석, 그리고 전략적 문제 해결을 경험하였습니다. 특히, 사업 기획 프로젝트에서는 시장 트렌드를 분석하고 경쟁 업체와 고객의 요구사항을 바탕으로 새로운 비즈니스 모델을 도출하는 과정
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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 개선 등의 업무를 담당하게 될 것이며, 이는 제가 가진 분석적 사고와 창의적인 문제 해결 능력을 적극적으로 발휘할 수 있는 분야입니다.
둘째, 다양한 경험과 역량의 보유: 제가 다양한 경험과 역량을 보유하고 있어 코웨이에서 다양한
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문제 해결이나 최신 기술 습득에 용이합니다. R은 통계 분석에 강점이 있지만, 제조업 데이터 분석과 AI 모델링에서는 Python이 더 범용적으로 활용되고 있다고 생각합니다. SQL은 데이터베이스 관리와 쿼리 작성에 필수적이라 함께 사용하고 있
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모델을 제안했습니다. 초기에는 데이터 수집과 가중치 설정에 어려움이 많았지만, 전문가 조언과 팀 내 협의를 통해 문제를 극복했습니다. 최종 모델은 평가의 객관성과 신뢰성을 크게 높였습니다. 이 경험을 통해 문제 해결에는 창의적 시도
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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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문제를 극복했습니다. 최종 모델은 객관성과 신뢰성을 개선하는 데 성공했으며, 학과 세미나에서 긍정적인 평가를 받았습니다. 이 경험은 창의적 도전과 협업, 끈기가 문제 해결의 핵심임을 깨닫게 해주었습니다.
Q5. 기술보증기금이 현재 직
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모델 튜닝의 중요성을 실감했습니다. 예상치 못한 데이터 오류나 모델 성능 향상 문제가 발생했을 때, 저는 반복적인 실험과 학습을 통해 문제를 해결하며 전문성을 높여갔습니다.
이 경험을 통해 저는 창의적인 문제 해결 접근 방식과 자기
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