[면접 합격자료] 마켓잇 머신러닝 제품 개발 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝 모델 개발 과정을 단계별로 설명해 주세요.

머신러닝 모델 개발 과정은 데이터 수집부터 시작됩니다. 관련 데이터를 다양한 출처에서 수집하고, 데이터 정제 과정을 거칩니다. 예를 들어, 마켓잇에서는 거래 데이터, 사용자 행동 로그 등을 수집하여 품질을 높이기 위해 이상치 제거와 결측값 보간 작업을 수행하였습니다. 이후, 데이터를 분석하여 특징(Feature)을 선정하고, 필요 시 차원 축소 기법을 적용하였습니다. 다음으로, 적절한 알고리즘을 선택하는 단계에서는 예측 정확도와 계산 속도, 자료의 특성을 고려하여 회귀, 분류, 딥러닝 등 다양한 모델을 시험하였습니다. 실험 결과, 딥러닝 모델은 과거 거래 데이터에서 85% 이상의 정확도를 보여줬으며, 학습 시간은 평균 3시간 이내로 최적화하였습니다. 이후, 학습된 모델의 성능을 검증하기 위해 교차 검증과 테스트 데이터를 활용하였고, 오버피팅 방지를 위해 정규화 기법과 조기 종료 기법도 적용하였습니다. 마지막으로, 모델을 실서비스에 배포하기 전에 실제 데이터 환경과 유사하게 검증하는 프로덕션 테스트를 진행하였으며, 성능 향상과 안정성을 확보하여 사용자 맞춤형 추천, 이상탐…