[면접 합격자료] 날비컴퍼니 AI Engineer 합격 문항 기출 최종합격

1. 딥러닝 모델을 설계할 때 어떤 기준으로 모델 구조를 선택하나요

딥러닝 모델을 설계할 때는 먼저 해결하려는 문제의 특성과 데이터 특성을 고려하여 적합한 모델 구조를 선택합니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에는 합성곱 신경망(CNN)을 주로 선택하며, 28x28 흑백 이미지 기준 성능이 98% 이상 달성하는 구조를 설계합니다. 자연어 처리에는 Transformer 기반 모델이 적합하며, BERT, GPT 등 사전 학습된 모델을 활용하여 전체 학습 시간을 30% 줄이고 정확도를 95% 이상 유지하는 것을 목표로 합니다. 모델 구조 선택 시에는 데이터 양도 중요한 요소입니다. 예를 들어, 100만 개 이상의 데이터에는 딥러닝이 적합하며, 데이터가 적을 경우에는 과적합 방지와 일반화를 위해 Dropout, Batch Normalization 등을 적극적으로 활용합니다. 또한, 모델의 깊이와 너비를 설계할 때는 학습 곡선과 검증 성능을 분석하여, 과적합과 미적합의 균형을 맞추는 것이 핵심입니다. 하이퍼파라미터 튜닝 시에는 Grid Search, Random Search를 통해 최적값을 찾으며, 실험 결과 평균 정확도가 90% 이상인 구조를 선택합니다. MobileNet)를 사용하여 평균 응답 시간이 50ms 이내…