 |
분석
- PCB산업 업계의 현황
1. 산업의 특성 2. 산업의 성장성 3. 경쟁요소
- 대덕전자의 현황
2. 자기소개서
2.1 우리 회사의 지원동기를 서술하시오.
2.2 새로운 것을 접목하거나 남다른 아이디어를 통해 문제를 개선했던 경험에 대해
|
|
 |
분석: 61
2. 현상 이해와 예측: 61
3. 실험 설계와 해석: 61
4. 오류와 불확실성 다루기: 61
5. 다양한 분야와의 융합: 61
6. 정보의 해석과 의사 소통: 62
7. 진실을 파악하는 도구: 62
가. 기초 이론과 개념: 62
나. 회귀 분석 및 모델링: 63
다. 가설
|
|
 |
기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및 실시
|
|
 |
분석을 활용하여 보험 상품을 개선한 경험이 있나요?
답변: 보험 데이터셋을 활용하여 손해율 예측 모델을 개발한 경험이 있습니다. 회귀 분석과 머신러닝 모델을 적용하여 특정 연령대에서 사고율이 높은 패턴을 발견하였고, 이를 반영한
|
|
 |
모델을 비교 분석하고, 실제 학교 현장에서 적용 가능한 커리큘럼 개발을 목표로 할 것입니다.
셋째, 융합교육과 도서관 교육의 접점을 탐색하고자 합니다. 특히 STEAM 교육의 흐름 속에서 도서관이 다양한 학문 영역을 연결하는 장으로서 기능
|
|
 |
분석하기 위해 머신러닝 알고리즘을 활용하는 방법을 도입했습니다. Python을 이용한 데이터 분석 툴을 학습하고, 다양한 변수 간의 상관관계를 분석하여 예측 모델을 개선하였습니다. 이를 통해 특정 부품의 마모 패턴을 예측하는 모델을 구
|
|
 |
분석 또는 모델 개발 과정에서 직면했던 어려움과 이를 해결한 방법을 구체적으로 서술하세요.
3. 협업 경험과 팀 내에서의 역할, 그리고 타 부서와의 협력을 통해 성과를 낸 사례를 소개하세요.
4. 11번가에서 머신러닝 엔지니어로서 이루
|
|
 |
위해 어떤 기술적 접근 방법을 사용할 수 있다고 생각하나요?
3. 데이터 분석 및 모델 개발 과정에서 직면했던 어려움과 이를 해결한 방법을 설명해 주세요.
4. 팀 프로젝트에서 맡았던 역할과 협업 경험에 대해 상세히 서술해 주세요.
|
|
 |
모델은 시계열 분석에 최적인 LSTM을 채택했습니다. LSTM은 피처를 수동으로 선별할 필요 없이 피처에 따른 가중치를 학습하여 선별하기 때문에 97%의 높은 정확성을 도출했습니다.
생산관리 직무는 Fab에서 발생하는 모든 데이터를 통해 생산의
|
|
 |
주세요.
3. 데이터 처리 및 분석, 모델 개발 과정에서 직면했던 어려움과 이를 해결한 방법을 구체적으로 설명해 주세요.
4. 앞으로 네이버웹툰의 AI 연구 방향성과 본인의 연구 목표를 어떻게 연계시켜 나가고 싶은지 말씀해 주세요.
|
|
메뉴펼치기
