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모델을 만드는 것이 목표였습니다. 초기에는 데이터의 불균형, 노이즈 문제, 변수 간 복잡한 상관관계 등으로 인해 모델 성능 향상에 어려움을 겪었습니다. 저는 데이터 전처리를 철저히 하고, 다양한 이상 탐지 알고리즘을 실험하며 최적의
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시험-공정 상관관계 시뮬레이션 모델 구축, 신제품 개발 시 사전 예측지표 제공 등 사전형 품질관리 체계 구축에 기여하겠습니다.
10년 후에는 평가 데이터 기반으로 품질 한계선을 설정하고, 고객 클레임 대응, 신규 기준 수립, 그룹 내부 품
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상관관계를 분석하여 예측 모델을 개선하였습니다. 이를 통해 특정 부품의 마모 패턴을 예측하는 모델을 구축할 수 있었습니다.
④ 결과 및 느낀 점
이 프로젝트를 통해 저는 문제 해결을 위한 데이터 기반 접근법의 중요성을 깨닫게 되었습
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모델로 하여 브랜드와 운송과정에 따른 상관관계와 유통구조 최적화에 대해서 인상 깊게 배웠습니다. 평소에도 경영 기획쪽에 관심이 많아서 경영관리사 자격증을 취득하였고, 오피스 작성의 필요성을 인식하고 빠른 직무 적응을 위하여 모
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상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분석 시 데이터가 가진
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