[면접 합격자료] 현대카드 AIML엔지니어 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 설명하시오.

머신러닝과 딥러닝의 차이점은 학습하는 방법과 모델의 복잡성에 있습니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 한 통계적 기법으로, 주로 의사결정나무, SVM, 랜덤포레스트 등 다양한 알고리즘을 사용하며, 특징 공학이 중요합니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인공신경망(ANN)을 깊게 쌓아 만든 구조를 의미하며, 이미지를 분류하거나 자연어처리에서 뛰어난 성과를 보입니다. 예를 들어, 이미지 인식에서는 딥러닝이 2012년 알렉스넷이 이미지넷에서 8 6% 정확도를 기록하며 기존 머신러닝 기법보다 약 10%p 이상 높은 성능을 보여주었습니다. 또한, 딥러닝은 대규모 데이터(수백만 건 이상)와 높은 연산 능력을 필요로 하는데, 이는 GPU를 활용하여 병렬처리로 가능하게 합니다. 머신러닝은 적은 데이터로도 성과를 내지만, 딥러닝은 수천에서 수백만 개의 데이터와 강력한 하드웨어가 필요하며, 학습 시간도 몇 시간에서 며칠이 걸릴 수 있습니다. 따라서, 간단한 문제에는 머신러닝이 적합하고, 복잡하고 대용량 데이터가 요구되는 문제에는 딥러닝이 탁월한 차이를 갖습니다.

2. 과적합(overfitting)이란 무엇이며,…