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로 정리하였습니다. 이런 과정에서 데이터 보완 방안과 모델 개선 방법에 대해 제안을 하였고, 팀원들과 함께 최적의 하이퍼파라미터를 찾아내기 위한 실험 계획을 세웠습니다. 여러 번의 반복 실험과 검증을 통해 결국 데이터의 균형성을 확
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얽매이지 않도록 지원하고 싶습니다. 앞으로는 머신러닝이나 딥러닝 모델 개발을 위한 기반 데이터를 공급하는 역할도 중요하다고 여기고 있습니다. 정제되고 가공된 데이터 셋을 제공함으로써, 인사이트 도출과 예측 모델의 성능 향상에 기
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험이 있으며, 이를 바탕으로 삼성생명에서 보다 정교한 계리 모델을 구축하는 데 기여할 수 있다고 생각합니다.
- 고령화 사회에서 보험사의 역할은 무엇이라고 생각하나요?
고령화가 심화됨에 따라, 보험사는 단순한 보장 상품을 제공하는
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항암제 저항성 기전 연구
항암제에 대한 저항성을 가지는 암세포 모델을 구축하고, 저항성 유발 요인을 분석합니다.
약물 처리 후 암세포의 유전자 발현 변화를 분석하여 저항성과 관련된 주요 유전자를 탐색합니다.
저항성 유발 유전자의 기
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거래 데이터를 분석하고 이상 패턴을 추출하여 의심스러운 거래를 탐지하는 모델을 개발한 경험이 있습니다. 이 과정에서 데이터를 정리하고, 모델을 개선하는 데 필요한 다양한 알고리즘을 실험하며, 실제 금융 환경에 적용할 수 있는 효율
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진입 전략을 추진하겠습니다. 또한, 기술 혁신과 비즈니스 모델 다각화를 위해 스타트업과의 협력 또는 신기술 도입에도 적극 나서겠습니다. 내부적으로는 구성원 간 정보 공유와 의사소통을 활발하게 하여 기획의 정합성을 높이겠습니다.
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려운 문제를 해결한 경험에 대해 말씀해 주세요.
→ AI 모델의 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 데이터를 효율적으로 전처리하고, 딥러닝 기법을 적용하여 성능을 개선한 경험이 있습니다. 이를 통해 모델 성능을 85% 이상 향상시킬 수
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다. 이를 통해 건강과 관광이 조화를 이루는 지속 가능한 발전 모델을 만들어가고 싶습니다. 앞으로는 의료와 관광을 결합한 새로운 비즈니스 모델을 개발하여 시장의 다양한 요구에 부응하는 전문가로 성장하고 싶습니다. 지속적인 자기계
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도록 정기적인 검증 프로세스를 마련하고, AI 평가 결과와 기존 신용평가 모델을 병행하여 검토하는 방안을 도입해야 한다.
2) 신용평가 데이터 표준화 및 감독 강화
AI 기반 신용평가에 활용되는 데이터를 표준화하고, 금융당국이 AI 신용평
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고객 이탈률 예측 프로젝트가 있습니다. 프로젝트에서 데이터의 수집부터 분석, 예측모델 제작까지 모두 투명하게 진행했습니다. 수집한 데이터를 여러 채널에서 교차 검증했고, 이상치를 제거할 때는 원본 데이터를 유지하면서 어떤 기준으
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