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머신러닝과 데이터 분석에 접목해보며 증권사에 필요한 디지털 역량을 키워나가고 있습니다. . 증권사의 빅데이터 공모전에 참가하여 LSTM을 이용한 주가 예측모델을 개발해보고, OOO 금융 시각화 대회에 참가하여 고객의 금융 로그 분석을 통
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머신러닝 분야에서 뛰어난 성적을 달성했습니다. 이러한 지식은 LG헬로비전에서 디지털 네트워킹과 미디어 서비스를 개선하는 데 필수적인 기술적 토대를 제공합니다.
대학에서 진행한 연구 프로젝트 중 하나는 빅데이터 분석을 통한 사용
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데이터 분석, 머신러닝, 웹 개발과 관련된 프로젝트들에서 중요한 역할을 맡았습니다. 예를 들어, 한 팀 프로젝트에서는 빅 데이터를 활용한 사용자 맞춤형 추천 시스템을 개발하는데 기여했습니다. 이 경험을 통해 데이터 분석의 중요성과,
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빅 데이터 분석 솔루션 도출 및 머신러닝 엔지니어 인턴쉽을 했습니다. 여기서 저는 데이터 분석을 통해 우수한 솔루션들을 도출하고 미래 AutoML 기술의 근간이 되는 ‘Meta feature extraction’ 기술과 관련한 논문을 조사했으며, 그 성과를 인정받
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머신러닝 알고리즘을 개발하고 최적화하는 작업을 수행했으며, 이는 실제 산업 문제 해결에 직접 적용될 수 있는 중요한 기술입니다. 자기 소개서
- 포스코 ICT -
1. 지원 동기 및 입사 후 포부
2. 학업 및 전문성
3. 경력 및 경험
4. 강
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데이터 처리 속도를 대폭 향상시키는 제품으로, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅 데이터의 연산과 저장에 활용될 전망입니다.
CES 2024에서의 AI 메모리 리더십 선보임: SK하이닉스는 CES 2024에서 HBM3E를 비롯한 여러 AI 메모리 기술을 선보였습니다.
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데이터 분석 기술을 결합하는 연구에 집중하고자 합니다.
제 학업 목표 중 하나는 빅 데이터 분석과 머신 러닝 기법을 활용하여 실시간 데이터 처리와 예측 모델링의 정확도를 향상시키는 것입니다. 이를 통해, 복잡한 데이터 세트에서 숨겨
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니다.
4.최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인의 견해를 서술하여 주십시오.
<AI와 데이터 분석>
4차 산업에 따라 AI와 데이터 분석의 중요성이 부각되고 있는 가운데, 머신러닝과 알고리즘이 주목받고 있습니다. 특히 대량의 데이
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개발하여 사회 발전에 기여하고자 합니다.
제 강점은 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해와 실무 경험입니다. 머신러닝 모델을 구축하고 최적화하는 데 필요한 능력을 보유하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서도 분석적
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데이터베이스 관리, 인공지능, 네트워킹 등 광범위한 주제들로 확장되었습니다. 특히 인공지능과 머신러닝에 큰 관심을 가지고 있으며, 이 분야에서의 여러 프로젝트와 연구 활동에 참여하면서 중요한 성과를 이루었습니다. 예를 들어, 학부
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