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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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니다. 데이터를 분석하고 머신러닝 모델을 학습하여 예측 정확도를 높였으며, 이를 바탕으로 최적의 비즈니스 전략을 수립하는 방안을 연구하였습니다.
4) 클라우드 환경에서 시스템을 구축한 경험이 있나요?
답변: 네, AWS Lambda, S3, DynamoDB를
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학습데이터 구축을 통해 모델 성능을 높이고, 디지털 금융 혁신을 선도하는 것이 중요하다고 생각합니다.
5) 입행 후 가장 중점적으로 기여하고 싶은 부분은 무엇인가요?
→ 데이터의 품질 개선과 AI 모델의 신뢰성 향상을 통해 금융 AI 시스
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분석하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 분산 시스템 과목에서는 Spark, Hadoop, Kafka 등의 기술을 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 배웠다. 이를 통해 데이터 처리와 AI 모델 학습의 효
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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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해 AI 모델의 학습에 필요한 데이터를 준비하고 분석할 수 있습니다.
넷째, API 개발 및 서비스 배포 경험이 있습니다. Flask, FastAPI 등을 사용하여 AI 모델을 RESTful API로 구현하고, 이를 클라우드 환경에 배포한 경험이 있습니다. 이러한 경험은 카
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모델의 성능 향상을 위한 데이터 분석 및 처리 방안을 개선하여, 시스템의 성능을 25% 향상시킨 경험이 있습니다. 현대로템에서 맡은 역할을 철저히 수행하며, 회사의 기술 혁신에 기여하겠습니다.
협력과 소통에서, 다양한 부서 및 팀과 협업
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이 프로젝트에서는 기계 학습 모델을 구현하는 데 필요한 수학적 기초와 프로그래밍 능력을 함께 익히는 기회를 가졌습니다. 저는 파이썬과 TensorFlow를 활용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하는 역할을 맡았습니다. 프로젝트 중간에 예
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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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분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다. KAI에서 발생할 수 있는 다양한 기술적 문제를 해결할 수 있는 문제 해결 능력과 실험적
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