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실험노하우들을 익혔습니다. 단백질 분석 및 정제 기술 또한 학습하였으며, 감염성 질환에 연관된 분자생물학 및 생화학적인 다양한 이론과 실무능력을 갖추기 위해서 노력하였습니다. 하지만 저는 여기서 안주하지 않고 제가 원하고자 하는
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정제 후 결정화를 통해 결정 구조 확인을 목적으로 프로젝트를 진행함
(첨부자료1. 수료증, 첨부자료2. 연구 초록 )
● 느낀 점
? 책으로 배우는 지식을 넘어 실제로 연구소에서 어떤 실험들을 이루어지는지 경험해 볼 수 있었다
? 배움은
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정제 작업을 수행했습니다. 이 과정에서 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 방법을 시도하고, 팀원들과 효율적인 역할 분담을 통해 소통을 강화했습니다. 결국, 저는 정확한 예측 모델을 완성할 수 있었고, 이 모델은 실습 평가에서 최고의 평
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정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이터를 단순히 분석하는 것을 넘어 금융 시장과 고객의 니즈를 고려하여 실질적인 의사결정에 반영하
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실험 방향을 잘못 설정했던 경험입니다. 처음에는 실수를 인정하기 어려웠지만, 빠르게 원인을 분석하고 해결책을 찾는 것이 더 중요하다는 것을 배웠습니다. 이후부터는 항상 데이터를 꼼꼼히 검토하고, 잘못된 부분을 빠르게 수정하는 습
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정제, 유전형질의 전환(Tranfomation), ELISA assay, transfection, 단백질추출, 약물효능평가, 동물실험을 진행...(이하생략) - 자기소개서
1. 동아ST를 선택한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술해 주세요.
2. 평소 본인의 취미 또는
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실험치가 예상대로 나오지 않으면 어떻게 할것인지?
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중요한 가족 행사를 하는 날에 갑자기 회사에 출근을 해야할 만 한 급한 일이 생겼다면 어떻게 대처하겠나?
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생산효율을 어떻게 올릴것인지?
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최근 지인으로부터 들은 부정적인 피드
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정제와 모델 튜닝의 중요성을 실감했습니다. 예상치 못한 데이터 오류나 모델 성능 향상 문제가 발생했을 때, 저는 반복적인 실험과 학습을 통해 문제를 해결하며 전문성을 높여갔습니다.
이 경험을 통해 저는 창의적인 문제 해결 접근 방식
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정제하고, 교육 전문가의 검토를 거쳐 생성 콘텐츠의 품질을 평가하겠습니다.
또한 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식을 도입하여 ‘좋은 교육 콘텐츠’의 기준을 반영한 출력 제어 알고리즘을 실험할 예정입니다. 장기적으로는 생성
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실험과 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 기법 도입을 시도했습니다. 데이터 증강과 불균형 해결을 위해 오버샘플링, 언더샘플링, 비용 민감 학습을 적용했습니다. 옵티마이저 변경과 학습률 스케줄링으로 학습 안정성을 높였고, 교차 검증과 조
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