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학습하며, 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 검증 등 실무 기반을 다질 것입니다. 중장기적으로는 Transformer 기반 모델이나 멀티모달 인식 기술 등 최신 연구 성과를 적용하여 성능을 고도화하겠습니다. 장기적으로는 자율주행 레벨4·5 구현에
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생각합니다. 직무를 수행하면서 국가와 군을 위한 공공의 이익을 우선시하고, 모든 업무를 법과 규정에 맞게 공정하게 처리해야 합니다. 또한, 항상 성실하고 정직하게 업무에 임하는 것이 중요합니다.
이 하 생 략 - 자주 묻는 질문유형
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해 AI 모델의 학습에 필요한 데이터를 준비하고 분석할 수 있습니다.
넷째, API 개발 및 서비스 배포 경험이 있습니다. Flask, FastAPI 등을 사용하여 AI 모델을 RESTful API로 구현하고, 이를 클라우드 환경에 배포한 경험이 있습니다. 이러한 경험은 카
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모델 학습에 영향을 미치지 않도록 했습니다.
두 번째 문제는 예측 성능의 저조였습니다. 처음 모델을 훈련시키고 예측을 해본 결과, 예측 정확도가 매우 낮았으며, 모델이 교통 패턴을 정확히 반영하지 못하는 문제가 발생했습니다. 저는 기
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이 프로젝트에서는 기계 학습 모델을 구현하는 데 필요한 수학적 기초와 프로그래밍 능력을 함께 익히는 기회를 가졌습니다. 저는 파이썬과 TensorFlow를 활용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하는 역할을 맡았습니다. 프로젝트 중간에 예
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coder, Isolation Forest)을 적용하여, 기존의 지도학습 모델보다 적은 이상 데이터로도 효과적인 탐지가 가능하도록 개선하였습니다.
3. 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 Precision-Recall Curve 및 ROC Curve를 활용하여 모델의 이상 탐지 성능을
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생 공동으로 문제를
해결하는 경험을 많이 갖도록 수업 진행
② 교수 학습방법
학습목표는 교육과정의 내용 체계와 학습자의 성취 수준을 종합적으로 고려하여 설정
계획-실행-평가에 이르는 교수 학습 전 과정에 학생을 참여시켜 상호 협
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싶습니다. 특히, 산업 현장에서의 데이터 흐름을 이해하고, 데이터를 어떻게 수집하고 가공하여 AI 모델에 적용하는지에 대해 깊이 배우고 싶습니다. 이를 통해 데이터 전처리부터 모델 학습, 평가, 배포까지의 전 과정에 대한 실질적인 경험
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성하는 시스템도 직접 구축한 바 있습니다.
6. CBM 알고리즘을 설계할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
센서 데이터의 불균형성과 노이즈 문제였습니다. 고장 발생 데이터가 적은 상황에서 모델을 학습시키기 위해 SMOTE, ADASYN 등의 오버샘
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도전과 혁신 측면에서, 저는 기존 기술을 뛰어넘는 혁신적인 해결책을 모색하며 새로운 기술을 도입하는 데 주저하지 않았습니다. 예를 들어, AI 비전 시스템을 구축할 때, 기존의 규칙 기반 시스템을 기계 학습 모델로 개선하여, 결함 인식 정
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