[면접 합격자료] 현대모비스 데이터 사이언스(머신러닝, 딥러닝) 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 설명하시오.

머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 하위 분야이지만 근본적인 차이점이 존재합니다. 머신러닝은 데이터에서 특징을 수작업으로 추출하여 분류, 회귀, 군집화 등의 알고리즘으로 모델을 학습시킵니다. 예를 들어 현대모비스의 차체 결함 예측에서는 차량 센서 데이터를 전처리하고 특징을 도출한 후, 랜덤포레스트, SVM 등을 사용하여 85% 이상의 정확도를 달성하였습니다. 이에 비해 딥러닝은 인공신경망, 특히 심층 신경망을 활용하여 특징 추출을 자동화하며, 이미지 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제 해결에 강점을 가집니다. 현대모비스의 카메라를 통한 결함 검출 시스템에서는 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)을 적용하여 기존 방법보다 10% 이상 높은 정밀도를 기록하였고, 학습 데이터도 수십만 건에 달합니다. 또한 딥러닝은 대량의 데이터와 높은 연산 능력을 요구하며, 이를 위해 GPU 병렬처리 기술과 클라우드 서버를 활용합니다. 이렇게 머신러닝은 비교적 적은 데이터와 특성 공학이 가능하며, 딥러닝은 대규모 데이터와 자동 특성 학습으로 복합적인 문제를 해결하는 차이가 있습니다. 결과적으로 현대…