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모델 개발 인턴십이 있습니다.
대학 캡스톤 프로젝트에서는 대규모 공공데이터를 활용해 소비자 행동 분석 및 예측 모델을 구축하는 역할을 맡았습니다. 파이썬을 이용해 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 머신러닝 모델 설계와 평가까지
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모델을 개발하는 것이 목적이었습니다.
하지만 이 프로젝트를 진행하면서 예상하지 못한 어려움을 겪게 되었습니다. 우선, 데이터의 부재로 인해 예측 모델 개발이 어려웠습니다. 또한, 예측 모델 개발 후에도 정확도가 낮아 장애 대응 시스
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모델링 작업 관련하여 본인이 수행한 부분에 대해 상세하고 구체적으로 기술해 주시기 바랍니다.
"SK C&C - Cloud Architecture Unit-쿠버네티스를 이용한 ML 개발 플랫폼 구축"
퍼블릭 클라우드 환경에서 Kubeflow를 활용하여 분석 모델을 효율적으로 개
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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 효율성을 높이는
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모델을 제안할 수 있습니다.
- 교육 기술(EdTech) 기반 맞춤형 학습 모델 제시
AI 및 학습 분석 기법을 활용하여 개별 학습자의 특성을 고려한 맞춤형 학습 모델을 개발하고, 이를 교육 현장에서 활용할 수 있도록 제안할 것입니다.
고려대학교 교
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모델 개발에도 적극적으로 참여할 것입니다.
또한, 한화솔루션이 중점을 두고 있는 친환경 사업을 더욱 확장시키기 위해, 글로벌 트렌드와 환경 규제를 파악하고, 전략적 파트너십을 통해 지속 가능한 사업 모델을 만들어 나가겠습니다. 이를
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모델 학습에 활용했습니다.
이 프로젝트의 주요 도전 과제는 바로 자연어 처리에서의 모델링이었습니다. 처음에는 단순한 나이브 베이즈 모델을 적용해보았지만, 성능이 만족스럽지 않아서 더 발전된 기법인 로지스틱 회귀와 SVM(Support Vector M
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모델을 커스터마이징했습니다. 학습 구조는 기존 영상 분석 모델과 달리, 네트워크 트래픽의 특성을 반영해 입력 구조를 재정립하고 시퀀스 기반 이상 탐지 로직을 구현했습니다. 모델 학습은 TensorFlow 기반으로 진행했고, 실시간 이상 감지를
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모델의 특징
주주와 경영자, 종업원 중 주주의 이해를 가장 중시하는 체제로서 지배적인 집단의 등장을 억제하고 공적 사회 안전망과 사회보장제도, 사적연금제도 및 종업원 이익 공유제도를 통해 노사평화를 추구하고 있으며 경영자와 주주
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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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