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

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 설명하세요.

머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 하위 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하는 방식에서 차이가 있습니다. 머신러닝은 전통적으로 수작업으로 특징을 추출한 후 알고리즘에 적용하여 예측이나 분류를 수행합니다. 예를 들어, 금융 분야에서 고객 데이터를 분석하여 신용도를 평가하는 데 머신러닝이 활용됩니다. 반면 딥러닝은 인공신경망 구조를 사용하여 자동으로 특징을 추출하고 복잡한 데이터 패턴을 파악합니다. 이미지 인식 분야에서 셀프드림, 유튜브 추천, 의료영상 진단 등에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 대규모 데이터셋과 강력한 GPU를 활용하여 수백만 이미지 또는 텍스트 데이터를 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 특징 추출 과정이 자동화되어 있어 수작업 특성공학이 필요 없으며, 복잡성은 증가하나 정교한 모델 성능 향상을 이끕니다. 현재 딥러닝은 자연어처리, 음성인식, 이미지 분석 분야에서 높은 정확도를 기록하며, 2012년 ImageNet 대회에서 딥러닝 모델이 기존 방법 대비 오류율을 10% 이하로 크게 낮춰 혁신을 가져왔습니다. 따라서 머신러닝은 전통적이고 작은 데이터셋에 적합하며, 딥러닝은 대…