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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
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모델의 성능 향상을 위해 앙상블 기법이나 교차 검증 방법을 적극 도입해야 합니다. 또한, 새로운 검색 트렌드와 사용자의 변화하는 검색 패턴을 반영하기 위해 지속적인 데이터 업데이트와 모델 재학습이 필요하며, 사용자 피드백을 실시간
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모델 학습에 필요한 데이터를 빠르게 확보할 수 있었고, 기존 데이터셋의 부족한 부분을 보완할 수 있었습니다. 또한, 데이터셋 변경 후에는 새로운 데이터를 기반으로 다시 모델을 학습시키면서 예측 정확도를 기존보다 25% 이상 향상시켰습
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학습, 검증까지 일관되게 수행하며 데이터 분석 전반에 대한 이해를 깊이 있게 갖추게 되었습니다. 이를 토대로 담당 부서와 긴밀히 협력하여 고객 맞춤형 마케팅 전략 수립에 성공하였으며, 예측 모델을 기반으로 한 캠페인 성공률이 눈에
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기반을 한 장, 한 장 쌓아놓을 생각입니다.
또한 저도 언제나 가르치기만 하는 ‘교육자’가 아닌 ‘영원한 학생’으로서 저 자신의 능력을 위해, 그리고 더 발전된 교육을 위해 끝없는 배움의 길을 걸어나갈 것을 약속드립니다.
지켜봐 주십
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전과 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 정확
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모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해 성능을 비교했으며, 최종적으로는 F1-score가 가장 높았던 XGBoost를 선택했습니다. 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에
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기반으로 한 디지털 마케팅 솔루션 개발에 관심을 가지고 있으며, 데이터 분석 및 AI 기반 마케팅 자동화 기술을 통해 브랜드와 소비자를 더욱 효과적으로 연결하는 시스템을 구축하고자 합니다.
특히, 최근 광고 시장은 빅데이터, AI, 머신
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모델을 결합해본 경험이 있나요?
네. Diffusion Model을 통해 생성한 시계열 데이터를 LSTM 기반 예측 모델의 학습 데이터로 활용한 경험이 있습니다. 이 방법으로 기존보다 예측 성능이 8% 이상 향상되었습니다.
7. 입사 후 최종적으로 이루고 싶은
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하는 인재로서 회사의 발전에 기여하고 싶습니다.
도전과 혁신 측면에서, 저는 기존의 시스템을 개선하고 혁신적인 방법을 적용하는 데 도전해 왔습니다. 예를 들어, 고장 예측 모델 개발 프로젝트에서 기존의 규칙 기반 시스템을 기계학습
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