[면접 합격자료] 11번가 Machine Learning 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 설명하세요.

머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능 분야에 속하는 기술이지만 그 구조와 처리 방식이 다릅니다. 머신러닝은 데이터를 분석하여 규칙이나 패턴을 찾는 알고리즘으로, 주로 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신 등의 기법이 사용됩니다. 예를 들어, 과거 고객 데이터를 바탕으로 구매 가능성을 예측하는데 머신러닝이 널리 활용됩니다. 반면 딥러닝은 인공신경망을 여러 층으로 쌓아 복잡한 패턴을 학습하는 방식으로, 이미지 인식이나 자연어 처리에서 뛰어난 성과를 보여줍니다. 구체적으로 2012년 이미지넷 대회에서 딥러닝 기반의 모델이 16%의 오차율을 기록하며 기존 방법보다 크게 향상된 사례가 있습니다. 머신러닝은 적은 데이터로도 효율적이지만, 딥러닝은 수백만 개의 데이터를 필요로 하며 GPU 가속이 필수입니다. 딥러닝은 컴퓨팅 자원이 많이 소모되나, 음성인식 정확도가 95% 이상, 자연어 번역 정확도가 90% 이상인 높은 성과를 내고 있어, 최근에는 자율주행차, 의료 영상 분석 등에서도 활발히 활용되고 있습니다. 따라서 머신러닝은 구조가 단순하고 적은 데이터로도 충분히 작동하는 반면, …