[인터뷰 질문] ML 기초 (3) - 비지도 학습

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?

✔️ 비지도 학습은 정답 레이블이 없는데 어떻게 평가 할 수 있나요?

✔️ 앞으로 범용 인공지능을 구현하기 위한 핵심이 비지도 학습에 있다고 평가되고 있는데요, 이유가 무엇일까요?

 

클러스터링

✔️ 왜 Clustering을 할까요?

✔️ Clustering은 몇 개의 그룹으로 묶을 건지, 그리고 데이터의 유사도를 어떻게 정의할 것인지가 주요 포인트인데, K-Means는 어떻게 지정하고 있나요?

✔️ K-Means에서 코사인 유사도가 아니라 유클리디안 거리를 이용하는 이유는 무엇인까요?

✔️ K는 하이퍼 파라미터인데 어떻게 결정하나요?

✔️ K-Means의 단점은?

✔️ K-Means의 단점을 어떻게 보완할 수 있을까요?

✔️ K-Means 알고리즘의 복잡도에 관여하는 변수는 어떤게 있을까요?

✔️ K-Means 외 알고 있는 다른 클러스터링 알고리즘이 있나요? 없다면 어떤 방식으로 클러스터링을 할 수 있을지 생각해보세요.

✔️ K-Means의 경우 정답 데이터가 없는데 어떻게 잘 학습됐는지 평가할 수 있나요?

✔️ K-nearest Neighbors과 K-Means clustering의 차이점은?

 

 

의사 결정 트리

✔️ 자주 사용하는 기초 분류기는 무엇인가요?

✔️ 의사 결정 트리 알고리즘은?

✔️ 의사 결정 트리의 장단점

✔️ 의사 결정 트리 과적합 발생 줄이기 방법

✔️ 의사결정트리에서 impurity 결정하는 기준?

✔️ 의사결정 트리에 대한 가지치기는 어떻게 진행할까요?