[면접 합격자료] AXA손해보험 Dimension Reduction 합격 문항 기출 최종합격

1. 차원 축소 기법에 대해 설명하고, 각각의 장단점에 대해 말해보세요.

차원 축소 기법은 고차원 데이터의 중요한 정보를 최대한 유지하면서 저차원 공간으로 변환하는 방법입니다. 대표적인 기법으로는 주성분분석(PCA), t-SNE, 군집 분석 기반의 차원 축소, 오토인코더가 있습니다. PCA는 데이터 분산의 최대 방향을 찾는 방식으로 계산이 빠르며, 계산 시간은 데이터 크기에 비례하여 증가하지만 결과 해석이 용이하여 95% 이상의 분산을 2~3차원으로 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터에서 100개의 특징을 PCA로 3차원으로 축소 시, 주요 고객군을 시각화하며 군집 분석 성능이 20% 향상된 사례가 있습니다. t-SNE는 복잡한 데이터 구조를 저차원에 잘 보여주지만 계산 비용이 높아 큰 데이터에는 적용이 어려우며, 차원수 선택에 민감하여 해석이 복잡합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터에서 유사도 시각화 시 2차원으로 축소 후 군집 분포가 명확히 드러났습니다. 오토인코더는 딥러닝 기반으로 복잡한 비선형 패턴 포착에 강하고, 데이터 재구성 성능이 뛰어나지만 학습 시간과 하이퍼파라미터 조정이 필요하여 구현 난이도가 높습니다. 따라서, 데이터 …