SK텔레콤 ML(머신러닝) DS(데이터 사이언티스트) 자기소개서

1. 본인의 머신러닝 프로젝트 경험과 그 과정에서 얻은 핵심 성과를 구체적으로 기술해 주세요.

제 머신러닝 프로젝트 경험에 대해 말씀드리자면, 고객 이탈 예측을 위한 데이터를 기반으로 한 프로젝트가 가장 의미 있었다고 생각합니다. 처음에는 방대한 고객 데이터셋에서 유의미한 특징을 추출하는 것부터 시작하였으며, 정형 데이터를 분석할 때는 결측값 처리와 이상치 제거 과정을 꼼꼼하게 수행하였습니다. 이후, 다양한 피처 엔지니어링 기법을 적용하여 고객의 행동 패턴과 이탈 요인을 파악하는 데 집중하였으며, 예측 정확도를 높이기 위해 여러 머신러닝 알고리즘을 비교 분석하였습니다. 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등 다양한 모델을 실험한 끝에, 앙상블 기법을 활용한 모델이 가장 뛰어난 성과를 보였습니다. 이 과정에서 데이터 전처리 방법이 중요하다는 것을 다시금 깨달았으며, 특히 피처 선택과 하이퍼파라미터 튜닝에 많은 시간을 투자하였습니다. 하이퍼파라미터 탐색을 위해 그리드 서치와 랜덤 서치 기법을 모두 활용하였고, 교차 검증 과정에서 모델의 일반화 성능을 확보하였습니다. 이렇게 최적화된 모델은 고객 이…