 |
크 트래픽 샘플을 기반으로 다양한 보안 상황을 시뮬레이션할 수 있는 실험 환경을 구성할 예정입니다. 이 데이터를 바탕으로 머신러닝 기반의 이상행위 탐지 모델을 설계하고 학습시켜 성능을 비교 분석할 계획입니다.
3) 모델 구현 및 시스
|
|
 |
분석한 경험은 마케팅 직무에서 매우 유용합니다. 고객의 숨은 니즈와 불만 요인을 정확히 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 전략을 설계할 수 있습니다. SK텔링크에서도 AI 기반 예측 모델과 고객 데이터 분석을 활용해 고객 이탈을 줄이고 만
|
|
 |
분석하여 질병을 조기에 진단하는 AI 모델을 개발하거나, 자연어 처리 기술을 활용하여 법률 및 금융 문서를 자동 분석하는 시스템을 연구하는 등의 프로젝트를 수행하고자 합니다.
졸업 후에는 AI 연구 개발자로서 다양한 산업 분야에서 AI 기
|
|
 |
분석 과목을 통해, 이론적 모델과 실제 사례를 연결하는 연구 역량을 키웠던 것인 바 특히나 설문조사 설계, 데이터 분석, 인터뷰 방법 등 실증 연구 기술을 익히며, 학문적 연구가 현장과 어떻게 연결되는지를 체험했습니다. 대학원에서는 이
|
|
 |
분석하여, 사업 모델과 전략을 제시하는 것입니다. 이를 위해 현지 시장에 대한 심도 있는 분석과, 글로벌 트렌드를 반영한 전략적 사업 모델을 개발할 것입니다. 두 번째 목표는, 해외 파트너와의 협력 관계 구축입니다. 신사업의 성공을 위
|
|
 |
분석 능력에 자신이 있습니다. 특히 한국어 데이터의 형태소 분석, 토큰화, 감정 분류 모델 구축을 수행한 경험이 있습니다. 이러한 경험은 AI 모델의 정확도를 높이는 기반이 되었고, 아카데미에서 심화된 역량으로 발전시킬 수 있다고 생각
|
|
 |
정학적 리스크가 주요 변수라는 점을 간과하여, 초기에 수립한 모델이 신뢰성이 떨어지는 결과를 초래하였습니다. 이후, 정책 분석과 거시경제적 요소를 추가 반영하여 모델을 보완하며 문제를 해결하였습니다. 이 경험을 통해, 데이터뿐만
|
|
 |
엇입니까?
인턴 경험에서 가장 크게 배운 점은 실패를 빠르게 학습으로 전환하는 태도입니다. 초기 매출 예측 모델이 실제와 맞지 않았을 때, 원인을 분석하고 변수를 보완하며 새로운 모델을 제시했습니다. 이를 통해 실패가 좌절이 아니라
|
|
 |
모델에서 제약 조건을 충분히 반영하지 않아 현장 적용 시 납기 지연이 발생한 적이 있습니다. 이를 계기로, 현장 테스트를 통한 파일럿 검증 과정을 반드시 거치고 있습니다. 실패를 분석하고 개선하는 과정에서 모델 완성도가 높아졌습니다
|
|
 |
모델을 설계할 때, 시스템의 신뢰성을 높이기 위해 데이터를 정확하게 분석하고, 검증된 모델을 기반으로 유지보수 계획을 세웠습니다. 이와 같은 책임감을 바탕으로, 현대로템에서 CBM 설계와 관련된 업무를 진행하며, 시스템의 신뢰성을 보
|
|
메뉴펼치기
