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적으로 AI를 실행하기 위해 모델 경량화와 최적화 기법을 배우고 이를 적용하는 방법을 익히고 싶습니다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 모바일 환경에서 실행할 수 있도록 최적화하고, 사용자 경험을 고려한 실시간 데이터 처리가 가능한 스마트
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과적이었습니다.
6. 새로운 딥러닝 모델을 도입할 때 어떤 기준으로 선택하시나요?
데이터의 특성과 목적에 맞는 구조를 선택하는 것이 우선입니다. 예를 들어 시계열이라면 Transformer 기반 모델을, sparse한 구조에서는 Wide&Deep 모델을 활용하는
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한다.
2) AI 기반 신용평가 모델의 투명성 강화
설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)를 적용하여 신용평가 결과의 해석 가능성을 높이고, 평가 결과에 대한 신뢰도를 확보해야 한다.
3) 하이브리드 신용평가 모델 도입
기존 신용평가 모델과 AI 기반
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세요.
스마트시티 교통량 예측 프로젝트에서 기존 회귀모델의 한계를 극복하기 위해 LSTM 모델을 도입했습니다. 초기에는 난관이 많았지만, 데이터 전처리와 외부 변수 반영을 통해 성능을 크게 개선했습니다. 이 경험은 새로운 시도를 통해
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델링의 중요성을 깊이 인식하고 있는 기업이며, SPICE 모델 품질이 곧 고객의 설계 성공률을 좌우한다는 점에서 이 분야의 전략적 가치에 공감합니다. 저는 다양한 소자에 대한 물리적 특성 분석과 회로 시뮬레이션 최적화를 병행한 실무 경험
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로서 앞으로 어떤 방향으로 성장하고 싶으신가요?
단순 모델 개발을 넘어서, 서비스화 가능한 구조를 설계하고, 사용자 피드백을 반영하여 성능 개선과 유지보수가 가능한 AI 시스템을 설계하는 전문가로 성장하고 싶습니다. 또한 도메인 지
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전체 성과로 전환하겠습니다.
5. 본인이 제안한 AI 모델이 실제 적용에서 성능이 낮다면 어떻게 하시겠습니까?
문제를 감추지 않고, 성능 저하 원인을 데이터·알고리즘·환경 요인으로 나누어 분석하겠습니다. 동시에 현업 부서와 협의해 대안
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으로 줄일 수 있었고, 전체 프로젝트 일정에 맞춰 예측 모델 개발에 집중할 수 있었습니다. 또한, 예측 모델의 성능을 개선하기 위해 다양한 머신러닝 알고리즘을 실험하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 정확도를 크게 향상시켰습니다
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축은 너무 시간 낭비라는 의견이었습니다. 어떤 학회원은 시뮬레이션 적용 모델만 만들자고 하였습니다. 그래도 구축한 모델은 보여줘야 한다는 의견이었습니다. 또한 구축모델의 관한 의견도 생활관 대피경로 개선모델, 지구의 대륙이동설
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향상시킨 경험이 있습니다. 또한, 딥러닝을 활용한 이미지 분류 모델을 구축하면서, CNN 모델을 적용하여 99% 이상의 정확도를 달성한 경험도 있습니다. 이러한 프로젝트를 통해 저는 AI 모델의 성능을 최적화하는 능력과 효율적인 데이터 처리
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