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모델이 국내 의료 영상 분석 대회에서 우수한 성적을 거두었다는 점입니다. 이는 저의 열정과 노력이 결실을 맺었다는 증거이며, AI 기술을 잘 활용할 수 있다는 자신감을 갖게 해주었습니다. 앞으로도 이러한 자신감을 바탕으로 펄어비스에
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활용할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 데이터 품질을 높이고, 모델 학습에 필요한 데이터를 빠르게 확보할 수 있었고, 기존 데이터셋의 부족한 부분을 보완할 수 있었습니다. 또한, 데이터셋 변경 후에는 새로운 데이터를 기반으로 다시 모델
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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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모델 학습에 영향을 미치지 않도록 했습니다.
두 번째 문제는 예측 성능의 저조였습니다. 처음 모델을 훈련시키고 예측을 해본 결과, 예측 정확도가 매우 낮았으며, 모델이 교통 패턴을 정확히 반영하지 못하는 문제가 발생했습니다. 저는 기
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coder, Isolation Forest)을 적용하여, 기존의 지도학습 모델보다 적은 이상 데이터로도 효과적인 탐지가 가능하도록 개선하였습니다.
3. 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 Precision-Recall Curve 및 ROC Curve를 활용하여 모델의 이상 탐지 성능을
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모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해 성능을 비교했으며, 최종적으로는 F1-score가 가장 높았던 XGBoost를 선택했습니다. 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에
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수 있는 실질적인 기반을 마련하고 싶습니다. 이를 통해 AI 데이터 엔지니어로서 실무적이고 기술적인 역량을 한층 강화할 것입니다. 1. 자기소개 및 지원동기
2. 본인이 갖고 있는 역량 및 장단점
3. 교육수강을 통해 이루고 싶은 목표
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학습 공간으로 자리 잡을 수 있도록 연구를 지속하고자 합니다. 학교와 연계한 박물관 교육, 장애인을 위한 접근성 강화 교육, 온라인과 오프라인을 융합한 하이브리드 교육 모델 등 다양한 교육 방안을 연구하며, 박물관·미술관 교육의 발전
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찾는 CBM 분석은 인내와 세밀함이 필요하며, 저는 반복과 디버깅을 두려워하지 않는 성격입니다. 또한 실패한 모델도 기록하고 학습하며 개선하려는 태도가 강점이라 생각합니다. 현대로템 레일솔루션_CBM 설계(데이터분석) 자기소개서
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모델을 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 페더레이티드 러닝을 활용하면 소비자의 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 AI 모델을 학습할 수 있습니다. 또한, 소비자가 자신의 데이터 활용 여부를 선택할 수 있는 투명한 시스템을 구축
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