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통한 새로운 분석 방법 개발에 관심이 많습니다. 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 통계적 관점에서 이해하고 적용하여 예측 모형과 분류 문제를 해결하는 연구에 참여할 계획입니다. 이를 위해 컴퓨터 과학과 수학 관련 심화 과목도 이수하며,
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석사 과정을 마친 후에는 데이터 사이언스 분야의 전문가로서 산업계에서 활동하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, 기계학습과 딥러닝을 활용하여 실제 산업 문제를 해결하는 데이터 분석 전
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데 힘쓰겠습니다. 추가적으로, DRB의 내부 교육 프로그램이나 외부 세미나 참여를 통해 최신 기술 트렌드를 습득하는 것도 계획하고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 분야는 끊임없이 발전하고 있으며, 최신 지식을 바탕으로 프로젝트에 기여하
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딥러닝 자연어 처리 기술의 강력함과, 데이터의 의미를 파악하는 능력이 얼마나 중요한지 다시 한 번 깨달았습니다. 동시에, 기술적 어려움이 있었던 만큼 끈기 있게 문제를 해결하는 것도 큰 성취로 느껴졌습니다. 앞으로도 최신 데이터 분
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딥러닝 모델을 개발했습니다. 의료 영상 데이터 전처리부터 모델 학습과 평가까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 역량을 기를 수 있었습니다. 이 프로젝트를 통해 대규모 데이터 처리와 딥러닝 모델 구축, 성능 최적화 등의 기술을 익힐 수 있
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딥러닝 기술을 접목하여 공정의 Optimal Range를 찾아 효율적 공법 개발에 기여하겠습니다.
둘째, 시뮬레이션 해석입니다. 딥러닝 기술은 블랙박스형 알고리즘이기에, 해석이 불가능한 영역이 존재합니다. ‘솔리드웍스 모델링 및 해석 교육’을
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딥러닝 모델을 접목하여 공정의 최적 범위를 예측하고, 효율적인 공법 개발에 기여하겠습니다.
둘째, 딥러닝의 블랙박스 영역을 보완하기 위해 시뮬레이션 기반 해석을 병행하겠습니다. 솔리드웍스 교육에서 쌓은 3D 모델링 및 해석 역량을
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딥러닝 분야에 관심을 갖게 된 계기와 이를 위해 어떤 노력을 해왔는지 구체적으로 서술하시오.
2. 딥러닝 관련 프로젝트 또는 경험 중 가장 기억에 남는 사례를 선택하여, 직면했던 문제와 해결 방안을 상세히 설명하시오.
3. SK C&C의 인공
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딥러닝을 활용한 여론 분석 연구가 주를 이룹니다. 하지만, 다양한 소셜 미디어 플랫폼을 통한 데이터 분석에서는 데이터의 비구조적 특성이나 잡음 문제 등이 여전히 해결되지 않은 과제입니다.
● 연구 방법
본 연구는 소셜 미디어 데이터
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러닝 기술이 필수적이며, 이러한 부분에서 제 역량을 활용하고자 합니다. 데이터를 분석하고 이를 기반으로 모델을 구축하는 과정에서 얻은 성취감은 저를 더욱 발전하게 만드는 동기부여가 됐습니다. 또한, 머신러닝 및 딥러닝 관련 프로젝
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