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

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 설명하세요.

머신러닝과 딥러닝은 인공지능 분야의 핵심 기술로서 차이점이 분명히 존재합니다. 머신러닝은 주로 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 방법으로, 의사결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트 등이 대표적입니다. 이는 주어진 데이터를 기반으로 특징 추출 후 모델이 학습하는 방식으로, 제한적인 데이터와 명확한 특징이 있는 경우 효율적입니다. 반면 딥러닝은 인공신경망 구조를 이용하여 데이터를 자동으로 특징 추출하며, 특히 대용량 데이터에서 강력한 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 이미지 인식 분야에서는 딥러닝 기반의 CNN이 사람 얼굴 인식률을 99% 이상으로 향상시켰으며, 자연어처리 분야에서는 GPT 시리즈가 수백만 개의 텍스트 데이터를 학습하여 자연스러운 언어생성을 가능하게 하였습니다. 딥러닝은 수천만 개 이상의 파라미터를 학습하는 복잡한 모델이기 때문에, GPU를 활용한 병렬 처리와 높은 계산 능력이 필요합니다. 구체적으로, 딥러닝 모델은 수 백만에서 수 억 개의 매개변수를 갖는 경우가 많고, 이를 학습시키기 위해 수 일 또는 수 주의 대규모 연산 시간과 방대…