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머신러닝을 활용한 광고 플랫폼 개발 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.
2. 광고 효율 향상을 위해 어떤 머신러닝 기법을 적용했는지 사례와 함께 서술해 주세요.
3. 데이터 수집, 분석, 모델 구축 과정에서 직면했던 어려움과 해결 방
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머신러닝 분야에 관심을 갖게 된 계기와 해당 분야에서 이루고자 하는 목표를 기술하십시오.
2. 머신러닝 프로젝트 수행 경험이 있다면 구체적인 사례를 들어 설명하고, 그 과정에서 배운 점을 서술하십시오.
3. 데이터 전처리 및 모델 선택
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다양한 머신러닝 기법의 기본 원리를 익히고, 이론적 근거에 대한 관심을 더욱 키울 수 있었다.
대학원 과정에서는 ‘고급 수리통계학’, ‘고차원 통계학’, ‘머신러닝 이론’, ‘베이즈 추론’ 등의 과목을 추가로 수강하여 연구 주제에
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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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머신러닝 관련 경험과 기술을 구체적으로 서술해 주세요.
2. 11번가의 비즈니스 목표 달성을 위해 머신러닝을 어떻게 활용할 수 있다고 생각하는지 설명해 주세요.
3. 팀 프로젝트 또는 협업 경험 중에서 어려웠던 점과 그것을 어떻게 해결
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니다.
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 데이
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머신러닝 경험에 대해 구체적으로 서술하시오.
2. ML Ops 업무를 수행함에 있어 본인이 갖춘 강점과 이를 활용한 사례를 설명하시오.
3. 데이터 품질 관리와 배포 자동화 등 ML Ops 관련 기술을 어떻게 습득하고 적용하였는지 구체적으로 서술
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반 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) (최
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반 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) (최
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