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당 프로젝트에서는 딥러닝 기반의 시계열 예측 모델인 LSTM도 적용했으며, 예측 정확도를 높이기 위해 피드백 루프와 하이퍼파라미터 조정을 반복하였습니다. 이러한 과정에서 데이터를 어떻게 가공하고 모델에 반영하는지가 예측 성과를 좌
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방법을 활용하여 모델의 일반화 성능을 높였습니다. 그리고 학습 과정에서 발생하는 과적합 문제를 해결하기 위해 정규화와 하이퍼파라미터 최적화도 병행하였으며, 여러 모델을 비교하며 가장 적합한 기법을 선택하였습니다. 전체적으로
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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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과감한 사업 포트폴리오 전략을 구사한 바 있다.
이랜드는 비록 킴스클럽이 흑자 사업장이지만 대형마트 3사로 시장이 굳어져 있는 상황에서 하이퍼마켓 사업을 통해서는 업계 선두 지위를 기대할 수 어렵기 때문에 이를 매각하고 그룹의 강
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. 또한, 머신러닝 모델 개발에도 관심을 가지고 Scikit-learn과 TensorFlow를 활용하여 고객 이탈 예측 모델을 만들었으며, 모델 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 최적화와 교차 검증 기법을 적용하였습니다. 이 과정에서 데이터 이해와 함께 적합
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과가 도출될 수 있음을 경험하며, 교차 검증 방식을 적극 활용하였습니다. 이를 통해 과적합 문제를 방지하고, 모델의 일반화 능력을 높이기 위해 여러 가지 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하면서 학습 데이터의 품질 확보에 주력하였습니다. 이
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견고한 결과물을 만들어낼 수 있었습니다. 특히, 추천 시스템의 성능 개선을 위해 실험 설계와 결과 분석에도 적극 참여하였으며, 다른 팀원들과의 피드백을 통해 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아내어 시범 서비스 단계에서 기대 이상의
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. 이를 해결하기 위해 교차 검증 기법을 강화하고, 조기 종료와 정규화 방법을 적극 활용하였습니다. 또한, 모델이 특정 데이터를 과도하게 학습하지 않도록 다양한 하이퍼파라미터 튜닝과 앙상블 기법을 도입하여, 일반화 성능을 높이려고
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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. 결
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니다.
이를 극복하기 위해 체계적인 학습과 실험을 통해 문제를 단계적으로 해결할 것입니다. 예를 들어, 교차 검증(Cross-validation)을 통해 모델의 성능을 안정적으로 평가하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델을 최적화하는 방식으로 접근할
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