[면접 합격자료] 서강대학교 정보통신대학원 데이터사이언스 인공지능전공 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 중요한 단계는 무엇이며, 각각의 이유를 설명하세요.

데이터 전처리 과정은 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 중요한 단계입니다. 데이터 정제는 결측값, 이상치, 중복 데이터를 제거하거나 수정하는 과정으로, 전체 데이터의 품질을 높여 분석 결과의 왜곡을 방지합니다. 예를 들어, 결측값이 많은 경우 평균이나 중간값으로 대체하지 않으면 모델이 적절히 학습되지 않아 예측 정확도가 15% 이상 하락하는 사례가 있습니다. 둘째, 데이터 표준화 및 정규화는 변수 간의 스케일 차이를 줄여서 머신러닝 알고리즘의 수렴 속도를 높이고 오버피팅을 방지하는 데 유리하며, K-최근접 이웃이나 서포트 벡터 머신과 같은 모델에서 성능 향상이 두드러집니다. 셋째, 원-핫 인코딩이나 라벨 인코딩은 범주형 데이터를 수치형으로 변환하여 모델이 이해할 수 있게 하며, 잘못된 인코딩으로 인해 분류 성능이 10% 이상 저하되던 사례도 존재합니다. 마지막으로, 데이터 증강 또는 샘플링은 데이터 불균형 문제를 해결하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 적은 데이터로도 90% 이상의 정확도를 유지하는 데 기여하였습니다. 이와 같은 데…