1. ÆÀº° ¼ºÀû ÁöÇ¥(°æ±â´ç µæ½Ç·ü µî) Á¤º¸¸¦ ÅëÇØ ¸®±× ¼øÀ§ ¿¹Ãø 2. ¼ºÀû ÁöÇ¥¿Í ¸®±× ÃÖÁ¾ ½ÂÁ¡ Á¤º¸¸¦ ÅëÇØ ¸®±× ¼øÀ§ ¿¹Ãø
- Çѱ¹¹è±¸¿¬¸Í KOVO »çÀÌÆ®¿¡¼ Àü½ÃÁð/¿©ÀںΠÆÀº°¼ºÀûÁöÇ¥ Å©·Ñ¸µ (¶ó¿îµåÀüü, 1 round~6round, °ø°Ý/¼ºê/ºí·ÎÅ·) - 'ÆÀ' º¯¼ö¿¡ ´ëÇؼ´Â ¿øÇÖ ÀÎÄÚµù ÁøÇà/ '½ÃÁð', '¿¬¼Ó' º¯¼ö´Â ¼öÄ¡ÇüÀ¸·Î º¯È¯ - EDA¸¦ ÅëÇØ ½ÃÁ𺰠¸®±× ¼øÀ§ ÃßÀÌ È®ÀÎ - ´ÙÁß»ó°üºÐ¼®À» ÅëÇØ º¯¼ö ¼±Åà (model 1: »ó°ü°è¼ö 0.6ÀÌ»ó / model 2: »ó°ü°è¼ö 0.7ÀÌ»ó) - °áÁ¤°è¼ö ¹× MSE¸¦ ÅëÇÑ model 1 vs model 2 ¼º´Éºñ±³ - ¼±Çüȸ±Í¸¦ ÅëÇØ, 20-21½ÃÁð(±âÁ¸6ÆÀ)°ú 21-22(7ÆÀ) ¿ÀÂ÷ºñ±³ - °æ±â´ç ±â´ë½ÂÁ¡À» °è»êÇÏ¿© ÃÑ ½ÂÁ¡À» ¿¹ÃøÇÑ °ÍÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î ¸®±× ¼øÀ§ ¿¹Ãø - ¼±Çüȸ±Í·Î ½ÂÁ¡À» ¿¹ÃøÇÑ °á°ú¿Í ½ÇÁ¦µ¥ÀÌÅÍ ¿ÀÂ÷ È®ÀÎ - Àü¹ÝÀûÀ¸·Î ¸ðµç ¸ðµ¨Àº ´ÙÁß¼±Çüȸ±Í ±â¹ÝÀ¸·Î ºÐ¼®
1. ÆÀº° ¼ºÀû ÁöÇ¥(°æ±â´ç µæ½Ç·ü µî) Á¤º¸¸¦ ÅëÇØ ¸®±× ¼øÀ§ ¿¹Ãø - Èï±¹»ý¸í (1À§ → 2À§), Çö´ë°Ç¼³ (2À§ → 1À§) - Á¤°üÀå (3À§ → 4À§), IBK±â¾÷ÀºÇà (4À§ → 3À§) 2. ¼ºÀû ÁöÇ¥¿Í ¸®±× ÃÖÁ¾ ½ÂÁ¡ Á¤º¸¸¦ ÅëÇØ ¸®±× ¼øÀ§ ¿¹Ãø - 2024-2025 ÇöÀç½ÃÁð°ú °á°ú µ¿ÀÏ
- µ¥ÀÌÅÍ Ãâó ¹× ¼öÁý¹æ¹ý : KOVO Çѱ¹¹è±¸¿¬¸Í ȨÆäÀÌÁö Åë°è Å©·Ñ¸µ - °³¹ßµµ±¸ : Jupyter, Corab - °³¹ß¾ð¾î ¹× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© : Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)