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

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 설명하시오.

머신러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측이나 분류 등 특정 작업을 수행하는 알고리즘이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인공신경망의 깊은 계층 구조를 활용하여 더 복잡하고 추상적인 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 머신러닝은 의사결정트리, SVM, 랜덤포레스트 등 전통적 알고리즘이 포함되며, 데이터 크기와 복잡성에 따라 성능이 제한적일 수 있습니다. 2012년 ImageNet 대회 우승 딥러닝 모델이 15% 이상 오류율 개선), 자연어처리, 음성인식 등에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히 구글의 딥마인드 알파고는 딥러닝과 강화학습을 결합해 바둑 세계 최강자를 이겼으며, 딥러닝의 계산량은 수백만에서 수천만 개의 GPU 연산이 소요됩니다. 반면 머신러닝은 적은 데이터셋에서도 비교적 빠르게 학습 가능하지만, 깊은 구조의 딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 계산 자원이 필요합니다. 이러한 차이로 인해 선택하는 기술이 문제의 성격, 데이터의 양, 연산 능력에 따라 달라집니다.

2. 과적합(overfitting) 문제를 방지하는 방법에 대해 설명하시오.

과적합(overfitting) 문제를 방지하기 위해…