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을 동시에 강화하겠습니다. 아울러, 플랫폼의 확장을 위한 새로운 사업 모델을 발굴하는 것도 중요한 부분입니다. 예를 들어, 중고거래뿐만 아니라, 경매, 프리미엄 서비스, 추천 마켓 등 다양한 수익 창출 모델을 도입하여 수익 구조를 다변
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션 개발 팀 프로젝트 수행했습니다. 구현기능으로는, 스마트폰 카메라를 통해서 세탁기의 모델을 판별하고 모델에 맞도록 사용자에게 도움말을 제공함으로써, 세탁기 사용에 편의를 제공했습니다. 또한, 세탁기 LCD패널의 UI를 사용자 시야에
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로의 아이디어를 적극 수용하는 협력적 문화가 필요하다고 봅니다. 또한, 데이터를 분석하거나 모델을 평가할 때 발생하는 문제들을 빠르게 공유하고 논의하여, 최적의 해결책을 찾아내기 위해 노력하겠습니다. 더불어, 프로젝트 진행 중에
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며 분석 기반 사고를 체계화했습니다. 팀 프로젝트에서는 Python을 활용한 고객 이탈 예측 모델을 개발하며 EDA, feature engineering, 모델 튜닝까지 실전 경험을 쌓았습니다. 이후 Kaggle에도 참여해 기본적인 머신러닝 문제를 지속적으로 풀면서 정제
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유연하게 대처하였습니다. 또한, 분석 결과를 바탕으로 고객 맞춤형 보험 상품 추천 모델을 개발하는 데 핵심 역할을 담당하였으며, 이 과정에서 팀원 간의 역할 분담과 일정 관리를 통해 프로젝트의 효율성을 높였습니다. 프로젝트의 성과는
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찾는 과정도 수행하였습니다. 고객 신용등급의 변화와 시장 상황을 분석하여 예측력 향상을 위해 모델을 재학습하고, 새로운 데이터를 반영하는 작업을 반복하였습니다. 이 과정에서 자주 발생하는 오류를 발견하고, 원인을 분석하여 조치하
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있습니다.
4) 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
답변: 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 개념입니다. 딥
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습니다.
예를 들어, 인턴십 기간 동안 리스크 관리 프로젝트에서 팀원들과 협력하여 리스크 평가 모델을 개발한 경험이 있습니다. 각자의 전문성을 바탕으로 의견을 주고받으며 최적의 모델을 도출하고, 이를 통해 실질적인 리스크 감소 효과
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들어, 사용률이 저조하던 기프티콘 상품군에 대해 고객사 내부 인트라넷 포인트몰과 연동한 커스터마이징형 상품권 모델을 제안해 매출 정체 구간을 극복한 사례가 있습니다. 고객의 내부 시스템 연동 이슈, UI/UX 리뉴얼까지 염두에 둔 ‘토
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장, 그리고 소비자에게 공급하는 시장을 하나로 묶는 삼장통합을 완성하여 국내 최초로 애그리비즈니스의 성공 모델을 제시했습니다. 저는 생산 분야에서 애그리비즈니스가 완벽한 성공모델이었다는 것을 증명해 보이고 싶습니다. 대학시절
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