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모델 성능을 올리고 싶은데 데이터가 부족합니다
헬스케어 서비스에서 프라이버시와 보안을 어떻게 설계 관점으로 풀겠습니까
데이터가 적을수록 '모델'보다 '문제정의'가 먼저입니다.
전처리파이프라인은 학습 데이터로 만 기준을 만들고, 검증에는 변환만 적용합니다.
권한 분리입니다.
입력 검증 계층입니다.
헬스케어는 신뢰가 중요하니, 저는 '정확함'보다 '검증과 책임'이 드러나는 문서를 만들겠습니다 .
안녕하십니까, 오즈코딩 스쿨 헬스케어 과정 교육생으로 지원한 지원자입니다.
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비전공자 또는 초보자라면, 기초를 어떻게 빠르게 끌어올릴 계획입니까
어떻게 접근하겠습니까
의료 데이터에서 과적합과 데이터 누수는 왜 치명적이며 어떻게 막습니까
헬스케어 서비스에서 프라이버시와 보안을 어떻게 설계 관점으로 풀겠습니까
팀 프로젝트에서 역할 충돌이 생기면 어떻게 해결하겠습니까
오즈코딩 스쿨 헬스케어 과정은 단순 코딩 강의가 아니라, 현장 데이터 기반 문제 해결과 디지털 의료웹 서비스 프로젝트, 그리고 실무형 배포까지 연결되는 구조가 명확하다고 판단했습니다.
의료 데이터 기반 분석 리포트 1개를 완성해 데이터 전처리, 시각화, 인사이트도출을 문서로 남기겠습니다.
간단한 예측 모델을 학습하고 성능지표와 오류 분석까지 포함한 모델 카드 형태로 정리하겠습니다.
소수 클래스가 중요한 의료 데이터에서는 정확도보다 재현율, 정밀도, AUROC 같은 지표로 판단하고, 샘플링과 비용민감학습을 함께 고려합니다.
데이터가 적을수록 '모델'보다 '문제정의'가 먼저입니다.
성능이 아니라 재현 가능한 파이프라인 을 먼저 완성하는 것이 정답입니다.
전처리파이프라인은 학습 데이터로 만 기준을 만들고, 검증에는 변환만 적용합니다.
권한 분리입니다.
익명화와 가명 처리입니다.
전송과 저장의암호화, 그리고 비정상 접근탐지입니다.
설명 가능성입니다.
저는 기능을 세 가지로 분리합니다.
입력 검증 계층입니다.
추론 계층입니다.
모델로딩, 전처리, 추론, 후처리를 하나의 파이프라인으로 만들고, 버전 관리를 붙입니다.
배포는 "올리는 것"이 아니라 "살아있게 하는 것"입니다.
예를 들어 모델 담당은 성능지표와 오류 분석 리포트까지, 백엔드 담당은 API 명세와 예외처리까지, 프론트 담당은 사용자 흐름과 입력 검증까지 범위를 명확히 합니다.
헬스케어는 신뢰가 중요하니, 저는 '정확함'보다 '검증과 책임'이 드러나는 문서를 만들겠습니다 .
프로젝트를 2주 단위로 산출물 형태로 정리해 이력서에 바로 넣을 수 있게 하겠습니다.
저는 제한계를 인정하고, 필요한 지점은 반드시 검증을 거쳐 결정하겠습니다.
헬스케어는 데이터의 품질과 책임이 사람의 안전으로 이어지기 때문에, 전처리와 검증, 보안과 운영까지 갖춘 개발자가 필요하다고 생각합니다.
팀 프로젝트에서는 역할과 완료 기준을 문서로 고정해 충돌을 줄이고, 끝까지 완주하는 방식으로 성과를 만들겠습니다. |
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2026.02.04
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