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자기소개서 LIG넥스원 SW분야 자기소개서 LIG넥스원 SW분야 자기소개서.hwp 등록인 koko22 등록/수정일 25.03.03 / 25.03.03 문서분량 3 페이지 다운로드 0 구매평가 판매가격 3,500원

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보고서설명
LIG넥스원 SW분야 자기소개서 1. 새로운 시각이나 끊임없는 혁신의 실행으로 문제를 포기하지 않고 해결했던 경험을 서술해주세요. 대학교에서 AI 기반의 객체 인식 소프트웨어를 개발하는 프로젝트를 진행하던 중, 모델의 정확도가 목표 수준(90%)에 도달하지 못하는 문제가 발생했습니다. 데이터셋을 확장하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 일반적인 방법으로도 성능 향상이 미미했으며, 기존 방식으로는 한계를 극복하기 어려운 상황이었습니다. 저는 새로운 접근 방식을 적용해 문제를 해결하고자 했습니다. 우선, 기존 모델이 특정 패턴에 과적합(overfitting)되는 문제를 발견했고, 이를 개선하기 위해 데이터 증강 기법을 도입했습니다. 이미지 회전, 대비 조정, 노이즈 추가 등을 통해 데이터를 다변화함으로써 모델의 일반화 성능을 높였습니다. 또한, 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 적용하여 사전 학습된 모델을 활용하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 학습 속도를 단축하면서도 정확도를 향상시킬 수 있었습니다. 추가적으로, CNN(Convolutional Neural Network) 구조를 개선하여 중요한 특징을 더욱 효과적으로 추출하도록 하였습니다. 기존에는 단순한 VGG 구조를 사용하였지만, ResNet을 도입하여 학습의 깊이를 증가시키면서도 그래디언트 소실 문제를 해결했습니다. 그 결과, 모델

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LIG넥스원 SW분야 자기소개서 1. 새로운 시각이나 끊임없는 혁신의 실행으로 문제를 포기하지 않고 해결했던 경험을 서술해주세요. 대학교에서 AI 기반의 객체 인식 소프트웨어를 개발하는 프로젝트를 진행하던 중, 모델의 정확도가 목표 수준(90%)에 도달하지 못하는 문제가 발생했습니다. 데이터셋을 확장하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 일반적인 방법으로도 성능 향상이 미미했으며, 기존 방식으로는 한계를 극복하기 어려운 상황이었습니다. 저는 새로운 접근 방식을 적용해 문제를 해결하고자 했습니다. 우선, 기존 모델이 특정 패턴에 과적합(overfitting)되는 문제를 발견했고, 이를 개선하기 위해 데이터 증강 기법을 도입했습니다. 이미지 회전, 대비 조정, 노이즈 추가 등을 통해 데이터를 다변화함으로써 모델의 일반화 성능을 높였습니다. 또한, 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 적용하여 사전 학습된 모델을 활용하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 학습 속도를 단축하면서도 정확도를 향상시킬 수 있었습니다. 추가적으로, CNN(Convolutional Neural Network) 구조를 개선하여 중요한 특징을 더욱 효과적으로 추출하도록 하였습니다. 기존에는 단순한 VGG 구조를 사용하였지만, ResNet을 도입하여 학습의 깊이를 증가시키면서도 그래디언트 소실 문제를 해결했습니다. 그 결과, 모델 ... 이하 생략

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