AI 직군 면접 준비

Q: 1. 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 차이점을 설명하고, 각각의 대표적인 알고리즘을 제시하시오. A: 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝의 세 가지 주요 유형입니다. 이들 각각의 학습 방식은 데이터를 다루는 방식과 학습의...

Q: 46. 머신러닝에서 Feature Engineering이 중요한 이유를 설명하고, 대표적인 Feature Engineering 기법들을 예제와 함께 설명하시오. A: 머신러닝에서 Feature Engineering은 매우 중요한 과정입니다. 이 과정을 통해 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고, 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있기 때문입니다. ...

Q: 91. 머신러닝에서 Curse of Dimensionality(차원의 저주)가 발생하는 원인과 이를 완화하기 위한 방법을 설명하시오. A: 차원의 저주(Curse of Dimensionality)란 데이터의 차원이 증가함에 따라 데이터 과학과 머신러닝에서 발생하는 다양한 문제들을 말합니다. 이 현상은 주로 고차원 공간에서 데이터가 희소해지는(spar...

Q: 136. 머신러닝에서 데이터 샘플 수가 부족할 때 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 방법을 서술하시오. A: 머신러닝에서 데이터 샘플 수가 부족할 때 발생할 수 있는 주요 문제점은 과소적합(underfitting)과 일반화 성능 저하입니다. 과소적합은 모델이 훈련 데이터에 대해 충분히 학습하지 못하고, 데이터의 패턴이나 구조를 제대로 파악...

Q: 181. 머신러닝에서 Curse of Dimensionality가 발생하는 원인과 이를 해결하는 방법을 서술하시오. A: 차원의 저주(Curse of Dimensionality)는 데이터의 차원이 증가할수록 특정 공간에서 데이터 포인트를 효과적으로 표현하고 분석하는 데 필요한 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 현상을 의미합니다. 이 현상은 머신러닝...