솔직 학습형
약 65초
*FDS 실무 없음*을 인정하고 학부 학습으로 답한다.
FDS 실무는 없습니다. 학부 데이터 마이닝·금융 사기 탐지 자료 학습과 동아리 회비 앱에서 작은 룰 기반 점검이 가장 가까운 자리입니다.
FDS 방법은 룰 기반·통계 기반·머신러닝 기반의 세 갈래라고 봤습니다. 룰 기반은 빠르지만 새로운 패턴에 약한 자리·머신러닝은 새 패턴에 강하지만 설명 가능성이 약한 자리였습니다. 세 자리를 같이 두는 자세가 FDS 설계의 본체였습니다.
첫 학습에 머신러닝만 본 실패가 있었고, 룰의 기본기를 못 본 자리가 있었습니다. 그 일이 룰과 모델을 같이라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
이 결의 특징
룰 기반·통계 기반·머신러닝 기반 세 갈래를 구분하고, 각각의 강약점을 균형 있게 짚은 흔적이 있습니다. 머신러닝만 보다가 룰의 기본기를 놓친 초기 실패가 관점을 넓힌 전환점입니다.
이 결이 통하는 자리
세 갈래를 나열하는 데 그치지 않고 실제로 룰과 모델을 함께 쓴 사례가 하나라도 남아 있을 때 통합니다. 추상적 분류보다 구체 적용 지점이 드러나면 면접관이 실무 이해도를 확인하는 결이 보입니다.