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공고 속 문구
Working knowledge of core machine learning modeling concepts, including classification and regression model selection, loss function design, bias/variance trade-offs, calibration, and offline evaluation.
분류·회귀 모델 선택, 손실 함수 설계, 편향·분산 트레이드오프, 캘리브레이션, 오프라인 평가를 아우르는 머신러닝 모델링 기본기를 말해요. 서류와 기술 면접에서 모델링 선택 이유를 설명하는 방식으로 확인될 가능성이 높아요.
이런 경험이 있다면 적어보세요
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