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선형 회귀법과 평균값 대체 기법을 이용해 처리하고, 이상치 탐지 알고리즘을 적용하여 데이터의 신뢰성을 높였습니다. 이를 통해 데이터의 정확성을 확보하고, 모델 학습에 영향을 미치지 않도록 했습니다.
두 번째 문제는 예측 성능의 저조
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- 등록일 2025.03.18
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- 직종구분 산업, 과학, 기술직
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했으나, 실제 결과가 부정확했고, 데이터 노이즈로 인해 신뢰할 만한 인사이트를 도출하는 데 어려움을 겪었습니다. 또한, 원유 시장은 정치적, 환경적 요인에 의해 비선형적인 변동을 보이기 때문에 단순한 통계 모델로는 예측 정확도를 높
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- 등록일 2025.03.19
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- 직종구분 무역, 영업, 마케팅
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모델을 구축하는 실습을 진행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 분산 시스템 과목에서는 Spark, Hadoop, Kafka 등의 기술을 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 배웠다. 이를 통해 데이터 처리와 AI 모델 학습의 효율성을 높이는
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- 등록일 2025.03.30
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- 직종구분 기타
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모델, 최적화 알고리즘, 기계학습을 활용한 설계 자동화 시스템을 구축함으로써 설계의 정확도와 속도를 동시에 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 실제로 저는 유전알고리즘 기반 선형 설계 자동화 도구를 Python으로 구현한 경험이 있으며, 이 방
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- 등록일 2025.03.31
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- 직종구분 일반사무직
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모델을 개발하는 프로젝트를 수행하며 실제 물류 환경에서 데이터 기반의 의사결정을 내리는 역량을 키울 수 있었습니다.
이 외에도, "클라우드 컴퓨팅", "IoT 응용", "AI 기반 최적화" 등의 과목을 이수하며 스마트 물류 시스템을 개발하고 운영
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- 등록일 2025.03.17
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- 직종구분 산업, 과학, 기술직
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