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데이터는 단일 목적에 따라 수집된 경우가 많아 분석 활용 시 변수 간 연계가 부족하거나 결측치가 많은 경우가 많습니다. 이를 극복하기 위해선 다차원적 크로스 데이터셋 설계와 외부 민간 데이터와의 결합이 필요하다고 봅니다. 또한 분석
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데이터셋의 품질 문제가 발생하여 프로젝트 일정에 큰 차질을 빚을 위기에 처한 적이 있었습니다. 데이터셋에 중복된 값과 결측치가 과도하게 포함되어 있었고, 이를 해결하지 않으면 모델의 정확도가 급격히 저하될 위험이 있었습니다. 원
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- 등록일 2025.03.18
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데이터셋을 활용하여 간단한 이미지 분류 모델을 직접 구현해 보여주었습니다. 기존 방식 대비 월등한 분류 정확도와 처리 속도를 실제 데이터로 증명하며 설득했습니다. 이후 팀원들과 함께 머신러닝 모델 학습을 위한 데이터셋 구축부터
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- 등록일 2025.08.16
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깊게 다루었습니다. 이 과목에서는 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), GAN(생성적 적대 신경망) 등 다양한 딥러닝 모델을 구현하고 실험하면서, 복잡한 데이터셋을 처리하는 기술을 배웠습니다. 특히 이미지 처리와 자연어 처리 분야에서 딥
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- 등록일 2025.03.18
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데이터 분석을 담당하며, 실제 임상 시험 데이터를 바탕으로 약물의 효과를 분석하는 작업을 수행했습니다. R, SAS와 같은 통계 프로그램을 활용하여 복잡한 데이터셋을 처리하고, 임상 연구 결과의 신뢰성을 높이는 방법을 고민했습니다.
실
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- 등록일 2025.05.02
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