[면접 합격자료] SK C&C AI (Machine Learning, Deep NLP, Vision Speech Recognition) 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 설명하시오.

머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 하위 분야로서 데이터 처리 방식과 모델 구조에 차이가 있습니다. 머신러닝은 특징 추출과 선택을 사람이 수작업으로 수행하며, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등 다양한 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 85% 이상의 정확도로 이탈 예측 모델을 구축하는 데 성공한 사례가 있습니다. 반면 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 하며, 대량의 데이터를 자동으로 학습하여 특징을 스스로 추출합니다. 이미지 인식의 경우, 딥러닝은 데이터만 충분하다면 98% 이상의 정확도를 기록하며, 개별 특징 선택이 필요 없습니다. 구체적으로, 2012년 이미지넷 대회에서 딥러닝이 등장한 이후로 객체 인식률이 25% 이상 향상되었으며, 현재는 자율주행차와 의료 영상 진단 등 다양한 분야에서 효과를 입증하고 있습니다. 머신러닝은 적은 양의 데이터에서도 안정적이지만, 딥러닝은 수백만 장의 이미지를 필요로 하며, 학습 시간도 수 시간에서 수 일 이상 소요됩니다. 딥러닝이 높은 성능을 내기 위해선 GPU 등 고성능 컴퓨팅 리소스 확보가 필수적입니다. 따…