[면접 합격자료] 현대모비스 기획부문-데이터사이언스(머신러닝 딥러닝) 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 설명하세요.

머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 하위 분야이지만, 그 구조와 구현 방법에 차이가 있습니다. 머신러닝은 데이터를 바탕으로 모델을 만들어 규칙성을 찾는 기법으로, 예측 정확도를 높이기 위해 수많은 알고리즘이 개발되어 왔습니다. 예를 들어, 랜덤 포레스트나 서포트 벡터 머신은 적은 데이터에서도 높은 성능을 보여주며, 결과 해석이 용이한 장점이 있습니다. 반면 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 하며, 계층 수가 깊어 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있습니다. 이미지 인식에서는 딥러닝이 사람 눈과 유사한 수준의 정확도 98% 이상을 기록하기도 했으며, 음성 인식에서는 95% 이상의 정확도를 달성하는 경우가 많습니다. 딥러닝은 특히 대규모 데이터와 높은 계산 능력을 요구하는데, 예를 들어 1백만 개의 이미지 데이터와 GPU를 활용하여 학습했을 때 기존 머신러닝보다 20% 이상 높은 성능 향상을 보입니다. 이렇듯 머신러닝은 비교적 적은 데이터와 간단한 규칙을 찾는 데 적합하고, 딥러닝은 방대한 데이터와 복잡한 패턴을 학습하는 데 강점이 있습니다.

2. 과적합(overfitting)을 방지하기 위…