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학습을 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 '유저 경험을 해치지 않는 것'이라고 생각합니다. 강화학습 모델이 최적화된 결과를 도출해도, 그것이 플레이어에게 불합리하거나 불쾌한 경험을 주면 오히려 게임 전체의 재미를 훼손할 수 있습니다
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디지털 학습 도구와 혼합형 학습 모델을 도입하여 직원들이 보다 쉽게 학습할 수 있도록 했습니다. 이를 위해 외부 전문가와 협력하고, 전문적인 교육 콘텐츠를 수집하여 직원들이 업무에 바로 적용할 수 있는 실질적인 내용을 제공하려 했습
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이를 기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및
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행해보는 데서 멈추지 않고, Kaggle 대회의 간단한 데이터셋을 직접 활용하여 모델을 학습시켜본 경험이 있습니다. 이 과정에서 모델이 잘 작동하지 않는 이유를 찾아내고, 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 알고리즘을 적용해보는 과정이 단
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모델을 학습·평가하는 일련의 과정을 실제로 경험해 볼 수 있었습니다.
또한 졸업 이후에는 AI 관련 스타트업 인턴으로 참여하며 고객 데이터 기반 추천 시스템 개발 보조 역할을 수행한 바 있으며, 팀 내에서 데이터 클렌징과 전처리를 맡아
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모델은 데이터 없이는 성능을 발휘할 수 없습니다. 데이터 엔지니어는 모델이 학습하고 예측하는 과정에 필요한 고품질 데이터를 안정적으로 제공하는 역할을 합니다. 저는 머신러닝 수업과 프로젝트 경험을 통해 데이터 불균형이나 품질 저
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학습 도구와 온라인 교육 플랫폼을 활용하여 보다 효과적인 영어 학습 환경을 조성하는 데에도 관심이 있습니다. 전통적인 교실 수업뿐만 아니라, 온라인 강의나 하이브리드 학습 모델을 활용하여 학생들이 시공간의 제약 없이 영어를 학습
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학습 모델을 도입하는 것이었고, 둘째는 수십 년간 산업 현장에서 검증된 PID 제어 알고리즘을 기반으로 하되, 이를 저희 시스템에 맞게 최적화하는 것이었습니다. 저는 최종적으로 후자를 선택했습니다. 그 이유는, 우리의 목표가 학술적인
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모델을 개발했습니다. 의료 영상 데이터 전처리부터 모델 학습과 평가까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 역량을 기를 수 있었습니다. 이 프로젝트를 통해 대규모 데이터 처리와 딥러닝 모델 구축, 성능 최적화 등의 기술을 익힐 수 있었습니
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모델을 설계했고, 그 결과 그립 안정성이 크게 향상되었습니다.
5) 실패 경험을 말씀해 주세요.
처음에는 강화학습 모델의 학습 속도가 너무 느려 실제 적용이 어려웠습니다. 저는 보상 함수를 재설계하고 데이터 증강 기법을 적용하여 학습
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