Python 및 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델을 훈련시킨 경험이 있다면 구체적으로 어떤 프로젝트였나요?

Python·딥러닝 프레임워크에서 내가 활용한 자리는 네 곳입니다.

첫째, 데이터 전처리. pandas·numpy로 전처리·정합성 점검. 둘째, 모델 학습. PyTorch로 모델 정의·학습 루프. 셋째, 실험 관리. MLflow로 하이퍼파라미터·결과 비교. 넷째, 결과 시각화·해석. matplotlib·SHAP로 모델의 결정 이유.

캡스톤에서 4단계 해석 자리를 빠뜨린 실패가 있었고, 모델이 왜 그렇게 분류했는지 못 답한 자리가 있었습니다. 그 일이 해석은 학습 직후라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다. 그 자세는 어떤 자리에서도 같은 결을 만든다고 봤고, 새 직무에서도 첫 한 달의 작은 자리에서부터 그 결을 그대로 가져가는 자세로 들어가고 싶습니다.