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모델을 개발하는 것이 가능함을 깨달았습니다. 또한, 해당 과목에서 얻은 지식과 기술을 실제 업무에 적용하였습니다. 예를 들어, 데이터 분석과 관련된 과제를 수행할 때는 데이터 전처리, 데이터 시각화, 통계 분석 등의 기술을 활용하여 결
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모델 복잡도 조절도 효과적입니다. 제조업 데이터는 노이즈가 많기 때문에 오버피팅 방지에 더욱 주의를 기울여야 합니다.
8) Python, R, SQL 등 데이터 분석에 사용하는 툴 중 가장 익숙한 것은 무엇이며, 이유는 무엇인가요?
저는 Python에 가장 익
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모델을 선택하고 싶은가요?
창업을 계획한다면, 기술 기반의 사업 모델을 고려하고 싶습니다. 특히, 빅 데이터나 인공지능을 활용한 서비스 제공이 흥미롭습니다. 예를 들어, 소상공인들이 쉽게 사용할 수 있는 데이터 분석 플랫폼을 제공하
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수 있는 기회였으며, 특히 텍스트 데이터 처리와 신경망 모델에 대한 실무 경험을 넓혔습니다.
이 외에도, 분석 도구로는 Python과 R, TensorFlow, Keras 등을 사용하여 모델을 개발하고, Scikit-learn과 Pandas로 데이터 전처리 및 분석을 수행한 경험이 있
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모델을 설계하고 싶습니다.
기업들이 ESG 요소를 고려한 투자를 통해 더 큰 사회적 책임을 다하는 동시에 수익성도 확보할 수 있도록 지원하는 역할을 수행하고자 합니다. 이를 위해 ESG 관련 금융 분석 및 평가 기법을 체계적으로 배우고, 실제
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인적으로 자율주행 데이터 분석 및 차량 내 사용자 인터페이스 최적화에 관심이 많습니다. AI를 활용하여 운전자의 주행 습관을 분석하고, 최적의 주행 경로를 제안하는 기술을 연구하고 싶습니다.
3) AI 모델의 성능을 향상시키기 위한 방법
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모델 구현, 성능 평가를 담당했습니다. 데이터를 정제하고 시계열 분석을 위한 입력 시퀀스를 생성했으며, LSTM 모델을 설계하고 학습을 진행했습니다. 성능 개선을 위해 하이퍼파라미터 튜닝과 평가 지표 분석에 주력했습니다. 팀원들과 긴밀
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분석을 통해 효율적인 서비스 개선 방안을 제시하고, AI 모델의 성능 향상을 위한 지속적인 연구와 실험을 진행할 것입니다.
입사 초기에는 카카오의 AI 시스템을 철저히 이해하고, 기존 모델 개선 및 최적화를 통해 빠르게 성과를 내는 것이
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모델이 인간 수준의 직관적 추론을 가능케 한다고 확신합니다. 현재 영어 중심 연구가 대부분인 상황에서 한국어·동아시아권 문화 코퍼스를 구축하려 합니다. KoNLPy 형태소 분석과 BERT 토크나이저, YOLOv5 객체 탐지 등 전처리 기술을 결합한 데
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분석을 통해 기존 사업의 수익성 향상뿐만 아니라, 신규 사업 모델 개발에도 적극적으로 참여할 것입니다.
또한, 한화솔루션이 중점을 두고 있는 친환경 사업을 더욱 확장시키기 위해, 글로벌 트렌드와 환경 규제를 파악하고, 전략적 파트너
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