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러닝 모델을 구축할 수 있도록 도와주는 도구로, 데이터 분석과 모델링의 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 또한, 딥러닝은 이미지 및 자연어 처리(NLP) 분야에서 놀라운 성과를 보이고 있으며, 앞으로도 다양한 산업에서 그 활용도가 계속 확대될
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러닝 중 전력소비 예측에 더 중요한 것은 무엇이라고 생각합니까?
답변: 둘 다 중요하지만, 빅데이터 인프라가 먼저 갖춰져야 머신러닝의 효과가 극대화됩니다. 따라서 먼저 대규모 데이터를 신뢰성 있게 수집, 저장, 전처리하는 체계를 구축
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었습니다.
4.최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인의 견해를 서술하여 주십시오.
<AI와 데이터 분석>
4차 산업에 따라 AI와 데이터 분석의 중요성이 부각되고 있는 가운데, 머신러닝과 알고리즘이 주목받고 있습니다. 특히 대량의
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기반 SDN 시스템인 ONOS기반 하에서 연구하였고 P4를 통해 구현을 완료하였습니다.
4. 본인의 AI 개발 역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오. (예: C/C++/Python 프로그램 숙련도, 머신러닝을 활용한 개발 경험 등) (
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기반 SDN 시스템인 ONOS기반 하에서 연구하였고 P4를 통해 구현을 완료하였습니다.
4. 본인의 AI 개발 역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오. (예: C/C++/Python 프로그램 숙련도, 머신러닝을 활용한 개발 경험 등) (
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대한 관심도 함께 유지하며, 머신러닝과 딥러닝을 공부하기 위해 수학적 기초를 탄탄히 다졌습니다. 확률, 통계학, 선형대수학 등은 제가 머신러닝과 딥러닝을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 과정을 통해, 단순히 알고리즘을 구현
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대응할 수 있는 데이터 전문가로 성장하고자 합니다. 1. iM뱅크의 데이터분석 전문가 양성과정[iM DiGital Banker Academy]을 지원한 동기를 서술하세요. (최대 500자 입력가능)
2. 파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및
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머신러닝의 장점을 설명하고, 이를 적용하기 위한 기초 교육을 진행했습니다. 그 결과, 팀원들은 새로운 분석 기법에 대한 이해도를 높이게 되었고, 프로젝트에 대한 관심도 증대되었습니다.
이후, 우리는 주식 가격 예측을 위한 다양한 머신
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머신러닝과 컴퓨터 비전이었습니다. 머신러닝에서는 데이터 기반의 문제 해결 방식에 ..(중략)
3. 기타 연구/수학활동 관련 사항 등
전공 학업과 연구 활동 외에도 저는 학문적 경계를 넘어서 배우고 성장하는 데 힘써왔습니다. 대표적인 예로,
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대화에 기여할 것입니다. 특히 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용하여 신용 위험 분석과 금융 사기 탐지 시스템 개발에 참여함으로써 금융 산업의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 일조할 계획입니다.
의료 분야에서는 환자 데이터 분석을 통해
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