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학습을 해왔습니다. 대학에서 제공하는 수업 외에도, 온라인 강의와 자료를 활용하여 Python을 활용한 데이터 분석 및 통계적 모델링에 대한 이해를 깊게 했습니다. 특히, 자기주도 학습의 일환으로 분석 도구인 R과 Python을 활용하여 실제 데이
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모델을 설계하여 현장에 적용하는 것을 목표로 삼고 있습니다. 이를 위해 관련 분야 전문가들과 협력하며 실무 경험을 축적할 것이며, 지역사회와 연계한 상담 프로그램 운영에도 적극 참여할 계획입니다.
마지막으로, 평생 학습자로서 자기
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모델을 제안하여 기업의 경쟁력을 강화하는데 기여하고자 합니다.
세부 계획:
가. 전문성 강화: 코웨이의 비즈니스 모델, 시장 동향, 경쟁 환경 등을 철저히 분석하고 학습하여 기업 내외의 다양한 정보와 동향을 파악하고, 이를 기반으로 전
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학습자들의 감성과 창의성을 촉진하는 데에 활용할 수 있습니다. 또한, 자원봉사 활동을 진행한 경험이 있습니다. 유아와의 상호작용을 통해 소통 능력을 강화하고, 사회 참여와 협동심을 키울 수 있었습니다. 이를 유아 교육 현장에서의 자
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학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제 24
기본 개념 25
정책과 가치 기반 방법 25
심층 강화학습 26
탐험 전략 및 고급 주제 27
응용 및 사례 연구 27
? 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 관련 문제 28
기본 개념 28
언어 모델 및 임베딩 29
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모델 수립 프로젝트를 수행하며 데이터 분석 시 나타나는 문제를 이해하고 분석 기법을 학습했습니다. ‘마케팅 성공 여부 예측’ 프로젝트에서 accuracy 향상을 목표로 다양한 분석 기법을 적용했지만 타겟 accuracy를 일정 수준 이상으로 학습
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모델 기반으로 기업과 함께 실존하는 K-패션으로 재탄생시키기 위한 소비자 참여형 프로젝트를 진행하는 전문가가 되어보고자 합니다.
비 고
(기 타)
1.패션미학 (전재훈 교수님)
2.패션머천다이징 (이유리 교수님)
3.패션마케팅 (추호정 교수님
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졌습니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는
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학습 및 자동화된 의사결정 시스템 개발에 집중할 예정입니다. 강화학습(Deep Reinforcement Learning)과 같은 고급 알고리즘을 활용하여 실시간 데이터 처리 및 예측 모델의 정확도를 높이는 방법을 연구할 것입니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 활용
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모델이나 시스템을 개선하는 과정에서 문제 해결 능력을 키우겠습니다. 또한, 회사에서 사용하고 있는 기술 스택에 대해 빠르게 학습하여 프로젝트에 즉시 투입될 수 있도록 준비할 것입니다.
둘째, 팀워크와 협력을 중시하여, 동료들과의 협
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