 |
해졌습니다.
● 연구 목적
본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 여론 및 트렌드를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것입니다. 구체적으로,
- 소셜 미디어에서 생성되는 텍스트 데이터를 분석하여 여론을 추출하는 방법을 연구한
|
|
 |
전하고 편리한 환경에서 생활할 수 있는 방안을 연구하고자 합니다.
셋째, 고령층의 경제활동과 사회적 참여 확대를 위한 산업 모델 개발을 연구할 것입니다. 많은 고령층이 은퇴 후에도 경제활동을 원하거나, 사회적 교류를 지속하고 싶어
|
|
 |
수 있는 전략을 제시한 경험이 있습니다. 이를 통해 광고 성과를 향상시키는 데 기여한 바 있습니다.
둘째, 머신러닝 모델을 활용한 광고 예측 모델 개발 경험이 있습니다. 광고 데이터를 분석하고, 이를 토대로 광고 성과를 예측하는 모델을
|
|
 |
니다. 이 과정을 통해 최종적으로 테스트 정확도를 87%까지 향상시켰고, 현장 적용을 위한 기준치를 만족할 수 있었습니다.
이 경험을 통해 단순히 모델을 만드는 것이 아닌, 모델이 현실에서 어떻게 동작할 수 있을지에 대한 고민과 실험이 필
|
|
 |
깊게 다루었습니다. 이 과목에서는 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), GAN(생성적 적대 신경망) 등 다양한 딥러닝 모델을 구현하고 실험하면서, 복잡한 데이터셋을 처리하는 기술을 배웠습니다. 특히 이미지 처리와 자연어 처리 분야에서 딥
|
|
 |
카오는 AI와 빅데이터를 활용한 혁신적인 서비스를 통해 전 세계적으로 큰 영향을 미치는 기업입니다. 저는 카카오의 AI 엔지니어로서 이와 같은 혁신적인 기술을 더욱 발전시키고, AI 모델을 최적화하여 고객 맞춤형 서비스의 질을 높이는 데
|
|
 |
것을 배웠고, 결과적으로 예측 정확도를 높일 수 있었습니다. 이 경험은 복잡한 데이터 세트를 다루고 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 큰 도움이 되었습니다.
6) 모델의 성능을 평가하는 방법에는 어떤 것들이 있나요?
모델 성능 평가는 문
|
|
 |
즘은 미분 개념에 기반하고 있고, 정규화 기법이나 손실 함수의 수렴은 최적화 이론에 의해 설명됩니다. 수학적 배경이 탄탄할수록 알고리즘의 내부 메커니즘을 깊이 있게 이해할 수 있으며, 새로운 모델 설계나 성능 개선에도 중요한 역할을
|
|
 |
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
|
|
 |
. 저는 AI 기술이 실질적인 비즈니스 가치로 전환될 수 있도록 데이터 기반 문제 해결 접근 방식을 적용하겠습니다.
다음으로, AI 시스템의 안정성과 확장성을 고려한 운영 및 배포를 수행하겠습니다. AI 모델은 개발 후 지속적으로 업데이트되
|
|
메뉴펼치기
