자기소개서 최종합격 현대자동차 Global 연구 인턴 Class Imbalance Few shot learning 합격 자소서 예문 기출 문항 최종 합격자료

1.지원 직무와 관련한 경력 및 경험 활동의 주요 내용과 본인의 역할에 대해서 구체적으로 기술해 주십시오

[데이터 불균형 해결 및 적은 샷 학습 경험] 대학교 재학 기간 동안 이미지 분류 프로젝트를 수행하며 약 5만 개의 데이터셋을 활용하였습니다. 그러나 특정 클래스를 대상으로 한 데이터가 500개에 불과하여 클래스를 구별하는 데 어려움이 농후하였고, 이로 인해 모델의 성능이 현저히 떨어지는 문제를 경험하였습니다. 이에 대해 추천하는 기법인 SMOTE와 데이터 증강법을 병행하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 작업을 주도하였으며, 증강 후 클래스 간 편차를 30% 이내로 줄이는데 성공하였습니다. 또한, Few-shot Learning 방식을 적용하기 위해 메타러닝 기법인 MAML(모던 자기 적응 학습)을 도입하여, 기존 10개의 샷으로만 분류 가능한 모델을 구축하였으며, 이는 적은 데이터 환경에서도 85% 이상의 정확도를 기록하게 하였고, 이 성과는 이전 방법보다 20% 이상 향상된 수치입니다. 이 과정에서 데이터 전처리와 증강, 모델 학습 전략을 구체적으로 설계하고 구현하였으며, PyTorch를 활용하여 신속하게 프로토타입을 구축하고, 실험 환경의 최적화를…