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분석 기술과 창의적 사고를 바탕으로 지속가능한 비즈니스 모델을 창출하고, 지역사회와의 연계를 통해 사회적 가치를 창출하는 역할을 수행하고자 합니다. 국립한밭대학교 창업경영대학원 빅데이터비즈니스학과에서의 학습과 경험을 통해
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모델은 기존 방식보다 정밀도가 높아지고 예측 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었습니다. 이 프로젝트를 진행하면서 특히 주의했던 점은 데이터의 품질이 분석의 성패를 좌우한다는 점이었습니다. 데이터 문제를 해결하는 과정에서 팀원
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모델 학습과 예측 결과를 빠르게 반영할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 업무의 반복적이고 시간 소요가 큰 분석 작업을 대폭 줄이고, 의사 결정의 신속성을 높이는 데 기여하였습니다. 이 경험을 통해 Hadoop 기술이 금융 데이터 처리와 분석에
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Redshift를 활용하여 대용량 데이터를 저장 및 분석하였으며, S3와 Lambda를 활용하여 데이터 처리 자동화 시스템을 구축하였습니다."
- AI 및 머신러닝 모델을 위한 데이터 엔지니어링에서 중요한 점은 무엇인가요?
"AI 모델의 정확도를 높이기 위
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모델 최적화 등 여러 과정에서도 실전 경험을 쌓으며 분석력과 문제 해결 능력을 키웠습니다. 현재도 최신 연구 논문과 산업 동향을 분석하는 일을 계속 수행하고 있으며, 필요할 경우 외부 전문가와의 네트워크를 통해 기술 교류를 활발히
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도시 내 교통 흐름 데이터뿐 아니라 주변 환경과의 연계성, 시민 만족도 조사 데이터까지 통합 분석할 수 있는 연구를 수행하였으며, 특히 머신러닝 기법을 활용한 교통 패턴 예측 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 교통 혼잡 시간대를 사전
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행동도 변하게 되어, 환경 자체가 끊임없이 변하는 셈이 됩니다. 이는 기존 단일 에이전트 강화학습보다 학습을 훨씬 어렵게 만듭니다.
또한, 에이전트 간 상호작용이 복잡해질수록 유의미한 보상 신호를 설계하고 얻기가 어려워집니다. 이를
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모델의 설계와 검증 과정에서 투명성을 확보하고, 신뢰성을 높이는데 큰 역할을 합니다. 앞으로도 끊임없이 학습하고 경험을 쌓으며, 금융 리스크에 대한 폭넓은 이해와 분석 역량을 갖춘 인재로 성장하는 것이 목표입니다. 이러한 역량을 갖
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모델로 변환하여 다양한 상황을 시뮬레이션하고 분석하는 방법을 배우며, 수학적 모델링이 실세계 문제를 해결하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 깨달았습니다.
대학원에서는 응용 수학과 관련된 과목, 특히 응용 최적화, 기계학습 이론, 금융
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분석 결과를 바탕으로 타깃 마케팅과 고객 세분화 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 고객 리텐션을 높이고, 매출 증대에 실질적인 기여를 할 수 있다고 믿습니다. 또한, 머신러닝과 딥러닝 모델의 지속적 개선 및 최적화를 통해 서비스를
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