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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 저조였습니다. 처음 모델을 훈련
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- 등록일 2025.03.18
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모델 측면에서는 360도 피드백의 사전사후 검사를 통하여 참가자들이 얼마나 향상되었는지를 측정하고, 비즈니스 프로젝트를 수행하면서는 변화목표에 대한 사전사후 검사를 통하여 프로그램 참여의 성공을 측정한다. 그리고 시스템의 모든
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- 등록일 2013.02.07
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지하면서도 경량화하는 기법입니다.
4) 모델 최적화 시 가장 중요하게 고려해야 할 요소는 무엇인가요?
모델 최적화 시에는 추론 속도, 정확도, 메모리 사용량의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 모델을 너무 경량화하면 정확도가 떨어질 수
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- 등록일 2025.03.27
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어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 저는 오버샘플링 기법과 데이터 증강 기법을 적용하여 모델의 학습 데이터를 효율적으로 증가시켰습니다. 또한, 모델이 실시간으로 데이터를 처리할 수 있도록 분산 시스템을 도입하여 학습 속도와
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- 등록일 2025.04.13
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모델 설계 및 튜닝 능력, 그리고 실무 적용을 위한 MLOps 및 배포 역량이 중요하다고 생각합니다.
3) 엠로의 AI 솔루션을 발전시키기 위해 기여할 수 있는 부분은 무엇인가요?
- 최신 딥러닝 및 머신러닝 기법을 도입하여 모델의 정확도를 높이
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- 등록일 2025.03.12
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