인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 기타 좋은 모델의 정의는 무엇일까요? 다른 좋은 머신 러닝 대비 오래된 기법인 나이브 베이즈(naive bayes)의 장점을 옹호해보세요 Decision Boundary란? Regression 선형회귀와 비교했을 때 로지스틱 회귀의 다른 점은 무엇이 있을까요? 스팸 필터에 Logistic Regression을 많이 사용하는 이유는 무엇일까요? 로지스틱 회귀를 사용하여 다중분류 문제를 해결할 때 자주 사용되는 방법은 어떤 것이 있을까요? 각각은 어떤 상황에서 쓰이고, 어떤 관계를 맺고 있을까요?..

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 앙상블 톺아보기 ✔️ 앙상블 학습이란 무엇을 의미할까요? 앙상블 학습에는 어떤 장점이 있을까요? ✔️ 앙상블 학습에는 어떤 종류가 있나요? ✔️ 앙상블 학습 방법들 사이에는 어떤 공통점 혹은 차이점이 있나요? ✔️ 앙상블 학습에는 어떤 기본적인 단계가 있나요? 앙상블 학습 예제를 통해 설명해 주세요. ✔️ Voting 방법 중 Hard voting과 Soft voting의 차이점은 무엇인가요? 배깅 ✔️ 배깅의 대표적인 예시는? ✔️ Random Forest의 Random은 무엇이 무작위적이라..

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 비지도학습 톺아보기 ✔️ 구글 포토나 애플 포토에서는 인물 별로 앨범을 만들어주는데요, 이것은 어떤 알고리즘으로 구현되어 있을까요? ✔️ 신용 카드 이상 거래 탐지에는 주로 비지도 학습으로 한 모델이 사용되는데, 왜 Classification 을 사용하지 않고 비지도 학습을 이용할까요? ✔️ 비지도 학습과 지도 학습의 차이는? ✔️ 비지도 학습의 알고리즘에는 어떤 종류들이 있나요? ✔️ 군집화와 분류의 차이는? ✔️ 군집화 기술을 사용해본 적 있나요? 없다면 어떻게 실생활에 활용할 수 있을까요..

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 차원 축소란? ✔️ dimension reduction 기법으로 보통 어떤 것들이 있나요? ✔️ 차원 축소의 장점은? ✔️ 차원 축소의 예시를 들어주세요 ✔️ 차원 축소는 어떤 방법들이 있나요? PCA (Principal Component Analysis) ✔️ PCA는 차원 축소 기법이면서, 데이터 압축 기법이기도 하고, 노이즈 제거 기법이기도 합니다. 왜 그런지 설명해주세요. ✔️ 분산을 최대화하는 것의 의미가 무엇인가요? 기하학적으로 설명해보세요. ✔️ PCA에 정규화가 필요한가요? 필요..

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions (기타) ✔️ "상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다"라는 말이 있습니다. 설명해주실 수 있나요? 데이터 부족 ✔️ 훈련 데이터가 부족하다면 어떤 문제를 일으킬까요? ✔️ 어떻게 데이터 부족이 야기하는 문제들을 완화할 수 있을까요? feature ✔️ Feature vector 란 무엇일까요? ✔️ 좋은 feature란 무엇인가요. 이 feature의 성능을 판단하기 위한 방법에는 어떤 것이 있나요? ✔️ 나만의 feature selection 방식을 설명해봅시다. ✔️ 데이터 간의 유사도를 ..