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분석을 통해 KISTI에서 기여할 수 있는 부분은 무엇인가요?
답변: 연구자들에게 효율적인 데이터 활용 환경을 제공하고, R&D 성과 분석 및 예측 모델을 구축하여 연구 효과성을 극대화하는 역할을 수행하고 싶습니다.
저는 KISTI에서 연구 데이
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분석을 보완하기 위해, 랜덤 포레스트(Random Forest) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 시계열 데이터를 보다 정밀하게 분석하였습니다.
또한, 데이터 노이즈를 줄이기 위해 Feature Engineering을 수행하여 주요 변수만을 선별하고, 경제 지표
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분석 및 머신러닝 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 모델
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모델이 실시간 검색에 적용되기 위해서는 안정성과 효율성을 동시에 확보해야 했기 때문에, 여러 차례 테스트와 피드백이 반복되었습니다. 팀원들과 함께 문제점을 분석하고, 원인에 따라 개선 방향을 정리하는 회의를 주도하여 빠르게 문제
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유연하게 대처하였습니다. 또한, 분석 결과를 바탕으로 고객 맞춤형 보험 상품 추천 모델을 개발하는 데 핵심 역할을 담당하였으며, 이 과정에서 팀원 간의 역할 분담과 일정 관리를 통해 프로젝트의 효율성을 높였습니다. 프로젝트의 성과는
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의 회의와 논의를 거쳤습니다. 그 중에서 가장 중요한 변화는 AI 기반의 데이터 분석 모델을 도입하는 것이었습니다. 당시에는 이 AI 시스템이 성공할지에 대한 의문과 불확실성이 많았고, 여러 번의 데이터 전처리 및 모델 개선 과정에서 어려
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협업 능력을 키우고, 다양한 연구자들과의 교류를 통해 연구 아이디어를 발전시키는 기회를 갖고자 합니다. 연구실 내에서 팀원들과 공동 연구를 수행하며 AI 모델 개발 및 데이터 분석 실력을 한층 더 향상시킬 것입니다.
3. 학회 및 논문 발
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니다.
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 실습
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분석하기 위해 미분 방정식 및 최적화 기법을 적용합니다.
- 컴퓨터 시뮬레이션: 수학적 모델을 검증하기 위해 Python, MATLAB 등의 프로그래밍 도구를 활용하여 실험을 수행합니다.
4) 기대 효과 및 향후 연구 방향
본 연구를 통해 미분기하학과
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. 분석 자체가 아닌, 분석을 통해 ‘무엇을 바꿀 수 있을까’를 중심으로 사고하는 능력이 중요하다고 생각하며, 인턴십 기간 동안 이 점에 가장 집중하고자 합니다. 퍼솔켈리코리아 데이터분석-시각화 인턴십 자기소개서 지원서
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