예시 답변 1
약 105초
구체 경험 기반 중심으로 푸는 결
저는 건설 현장 데이터로 딥러닝 모델을 학습시킬 때 데이터 불균형이 가장 어려웠습니다. 특정 결함 유형의 사례가 적어 모델이 이를 잘 잡아내지 못했는데, 데이터 증강 기법을 적용해 균형을 맞춘 뒤 성능이 개선됐습니다. 데이터 불균형을 증강으로 해결한 점이 문제 해결력의 핵심이었습니다.
이 결의 특징
데이터 불균형 문제를 증강 기법으로 해결한 구체적 접근이 드러나는 답변입니다.
이 결이 통하는 자리
ML/DL 분석 문제 해결력과 데이터 품질 관리 감각을 보려는 자리에서 통합니다.