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목차
2025 경동나비엔 R&D _Machine Learning Engineer 자기소개서
본문내용
현장 데이터를 다시 반영한 retraining을 통해 동일 문제가 발생하지 않도록 조치하고, 내부 공유를 통해 조직적 학습으로 연결하겠습니다.
7. XAI 기술에 대해 관심을 가지게 된 계기와 적용 사례가 있다면 말씀해 주세요.
사용자 행동 예측 모델을 만들던 중, “왜 이런 결과가 나왔는지 모르겠다”는 피드백을 받았고, 이때 모델이 아무리 정확해도 신뢰를 얻지 못하면 의미가 없다는 점을 체감했습니다. 그래서 SHAP 값을 통해 각 피처의 기여도를 시각화하고, 예측 결과가 도출된 경로를 사용자에게 설명하는 기능을 대시보드에 추가했습니다. 이후 사용자 만족도가 크게 개선되었고, 기술의 신뢰성 확보에도 도움이 되었습니다. 이런 경험을 통해 XAI는 기술이 아닌 ‘신뢰의 언어’라는 점을 확신하게 되었습니다.
7. XAI 기술에 대해 관심을 가지게 된 계기와 적용 사례가 있다면 말씀해 주세요.
사용자 행동 예측 모델을 만들던 중, “왜 이런 결과가 나왔는지 모르겠다”는 피드백을 받았고, 이때 모델이 아무리 정확해도 신뢰를 얻지 못하면 의미가 없다는 점을 체감했습니다. 그래서 SHAP 값을 통해 각 피처의 기여도를 시각화하고, 예측 결과가 도출된 경로를 사용자에게 설명하는 기능을 대시보드에 추가했습니다. 이후 사용자 만족도가 크게 개선되었고, 기술의 신뢰성 확보에도 도움이 되었습니다. 이런 경험을 통해 XAI는 기술이 아닌 ‘신뢰의 언어’라는 점을 확신하게 되었습니다.
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- 페이지수3페이지
- 등록일2025.07.15
- 저작시기2025.03
- 파일형식한글(hwp)
- 자료번호#5233845
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