50가지 기계 학습 인터뷰 질문 및 답변(2025)
에블린 클라크
꿈의 직업을 얻기 위한 신입 지원자와 경험 많은 지원자를 위한 머신 러닝 면접 질문과 답변은 다음과 같습니다.
신입생을 위한 Machine Learning Viva 질문 및 답변
1) 머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝은 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하기 위해 시스템 프로그래밍을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 예: 로봇은 센서에서 수집한 데이터를 기반으로 작업을 수행할 수 있도록 프로그래밍되었습니다. 데이터로부터 자동으로 프로그램을 학습합니다.
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2) 데이터 마이닝과 머신러닝의 차이점을 언급해 주세요.
머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있는 기능을 제공하는 알고리즘의 연구, 설계 및 개발과 관련이 있습니다. 반면, 데이터 마이닝은 구조화되지 않은 데이터가 지식이나 알려지지 않은 흥미로운 패턴을 추출하려고 하는 프로세스로 정의할 수 있습니다. 이 프로세스 동안 머신, 학습 알고리즘이 사용됩니다.
3) 머신러닝에서 '오버피팅(Overfitting)'이란 무엇인가요?
In 기계 학습, 통계적 모델이 기본 관계 대신 무작위 오류나 노이즈를 설명할 때 '과적합'이 발생합니다. 모델이 지나치게 복잡하면 훈련 데이터 유형의 수에 비해 매개변수가 너무 많기 때문에 일반적으로 과적합이 관찰됩니다. 모델은 과적합되어 성능이 좋지 않습니다.
4) 과적합은 왜 발생하는가?
모델 훈련에 사용되는 기준이 모델의 유효성을 판단하는 데 사용되는 기준과 동일하지 않기 때문에 과적합 가능성이 존재합니다.
5) 과적합을 어떻게 방지할 수 있나요?
많은 양의 데이터를 사용하면 과적합을 피할 수 있으며, 작은 데이터 세트를 가지고 학습하려고 할 때 과적합이 상대적으로 발생합니다. 그러나 작은 데이터베이스를 가지고 있고 이를 기반으로 한 모델을 사용해야 하는 경우. 이러한 상황에서는 다음과 같은 기술을 사용할 수 있습니다. 교차 검증. 이 방법에서는 데이터 세트가 테스트 데이터 세트와 교육 데이터 세트의 두 섹션으로 분할됩니다. 테스트 데이터 세트는 모델만 테스트하는 반면, 교육 데이터 세트에서는 데이터 포인트가 모델을 생성합니다.
이 기술에서는 일반적으로 훈련(훈련 데이터 세트)이 실행되는 알려진 데이터의 데이터 세트와 모델을 테스트할 알 수 없는 데이터의 데이터 세트가 모델에 제공됩니다. 교차 검증의 개념은 훈련 단계에서 모델을 "테스트"하기 위해 데이터 세트를 정의하는 것입니다.
6) 귀납적 머신러닝이란 무엇인가요?
귀납적 기계 학습에는 관찰된 사례 집합의 시스템이 일반 규칙을 유도하려고 시도하는 사례를 통한 학습 프로세스가 포함됩니다.
7) 머신 러닝의 XNUMX가지 인기 있는 알고리즘은 무엇입니까?
- 의사 결정 트리
- 신경망(역전파)
- 확률적 네트워크
- 가장 가까운 이웃
- 서포트 벡터 머신
8) 머신러닝의 다양한 알고리즘 기술은 무엇입니까?
머신러닝의 다양한 기술 유형은 다음과 같습니다.
9) 머신러닝에서 가설이나 모델을 구축하는 세 가지 단계는 무엇입니까?
- 모델 구축
- 모델 테스트
- 모델 적용
10) 지도 학습에 대한 표준 접근 방식은 무엇입니까?
지도 학습에 대한 표준 접근 방식은 예제 세트를 훈련 세트와 테스트로 분할하는 것입니다.
11) '훈련 세트'와 '테스트 세트'란 무엇입니까?
기계 학습과 같은 정보 과학의 다양한 영역에서 데이터 세트는 '훈련 세트'로 알려진 잠재적인 예측 관계를 발견하는 데 사용됩니다. 트레이닝 세트는 학습자에게 주어지는 예시이고, 테스트 세트는 학습자가 생성한 가설의 정확성을 테스트하는 데 사용되며, 학습자가 유보하는 예시 세트입니다. 훈련 세트는 테스트 세트와 다릅니다.
12) 머신러닝에 대한 다양한 접근 방식을 나열해 보세요.
머신러닝의 다양한 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 개념 대 분류 학습
- 상징적 학습과 통계적 학습
- 귀납적 학습과 분석적 학습
13) 머신러닝이 아닌 것은 무엇입니까?
- 인공지능
- 규칙 기반 추론
14) '비지도 학습'의 기능이 무엇인지 설명해주세요.
- 데이터 클러스터 찾기
- 데이터의 저차원 표현 찾기
- 데이터에서 흥미로운 방향 찾기
- 흥미로운 좌표와 상관관계
- 새로운 관찰 찾기/데이터베이스 정리
15) '지도학습'의 기능이 무엇인지 설명해주세요.
- 분류
- 음성 인식
- 리그레션
- 시계열 예측
- 문자열에 주석 달기
16) 알고리즘 독립적인 머신러닝이란 무엇입니까?
수학적 기초가 특정 분류기나 학습 알고리즘에 의존하지 않는 머신 러닝을 알고리즘 독립적인 머신 러닝이라고 합니까?
17) 인공학습과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
경험적 데이터에 기반한 행동에 따라 알고리즘을 설계하고 개발하는 것을 머신 러닝이라고 합니다. 인공 지능은 머신 러닝 외에도 지식 표현, 자연어 처리, 계획, 로봇 공학 등과 같은 다른 측면도 포함합니다.
18) 머신러닝에서 분류기란 무엇인가요?
기계 학습의 분류자는 이산 또는 연속 특성 값의 벡터를 입력하고 단일 이산 값인 클래스를 출력하는 시스템입니다.
19) 나이브 베이즈의 장점은 무엇입니까?
Naïve Bayes 분류기는 로지스틱 회귀와 같은 판별 모델보다 빠르게 수렴하므로 훈련 데이터가 덜 필요합니다. 가장 큰 장점은 기능 간의 상호 작용을 학습할 수 없다는 것입니다.
20) 패턴 인식은 어떤 분야에 사용되나요?
패턴 인식은 다음에서 사용할 수 있습니다.
- 컴퓨터 비전
- 음성 인식
- 데이터 마이닝
- 통계
- 비공식 검색
- 생명정보학
숙련자를 위한 기계 학습 인터뷰 질문
21) 유전 프로그래밍이란 무엇입니까?
유전자 프로그래밍은 기계 학습에 사용되는 두 가지 기술 중 하나입니다. 이 모델은 테스트를 기반으로 하며 일련의 결과 중에서 최상의 선택을 선택합니다.
22) 귀납적이란 무엇입니까? Logic Pro기계 학습의 문법?
유도 Logic Pro문법(ILP)은 배경 지식과 예제를 나타내는 논리 프로그래밍을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다.
23) 머신러닝에서 모델 선택이란 무엇입니까?
동일한 데이터 세트를 설명하는 데 사용되는 다양한 수학적 모델 중에서 모델을 선택하는 프로세스를 모델 선택이라고 합니다. 모델 선택은 통계, 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에 적용됩니다.
24) 지도 학습에서 보정에 사용되는 두 가지 방법은 무엇입니까?
지도 학습에서 좋은 확률을 예측하는 데 사용되는 두 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 플랫 캘리브레이션
- 등장 성 회귀
이러한 방법은 이진 분류를 위해 설계되었으며 이는 사소한 것이 아닙니다.
25) 과적합을 방지하기 위해 자주 사용되는 방법은 무엇입니까?
데이터가 충분할 경우 과적합 문제를 방지하기 위해 '등장성 회귀'가 사용됩니다.
26) 규칙 학습을 위한 휴리스틱과 의사결정 트리를 위한 휴리스틱의 차이점은 무엇입니까?
차이점은 의사결정 트리의 휴리스틱은 여러 분리된 세트의 평균 품질을 평가하는 반면 규칙 학습기는 후보 규칙으로 처리되는 인스턴스 세트의 품질만 평가한다는 것입니다.
27) 머신러닝에서 퍼셉트론이란?
머신 러닝에서 퍼셉트론은 이진 분류기를 위한 지도 학습 알고리즘으로, 이진 분류기는 입력이 벡터를 나타내는지 숫자를 나타내는지 결정하는 함수입니다.
28) 베이지안 논리 프로그램의 두 가지 구성 요소를 설명하세요.
베이지안 논리 프로그램은 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. 첫 번째 구성 요소는 논리적 구성 요소로, 도메인의 질적 구조를 포착하는 베이지안 절 집합으로 구성됩니다. 두 번째 구성 요소는 양적 구성 요소로, 도메인에 대한 양적 정보를 인코딩합니다.
29) 베이지안 네트워크(BN)란 무엇입니까?
베이지안 네트워크는 변수 집합 간의 확률 관계에 대한 그래픽 모델을 나타내는 데 사용됩니다.
30) 인스턴스 기반 학습 알고리즘을 때때로 지연 학습 알고리즘이라고 부르는 이유는 무엇입니까?
인스턴스 기반 학습 알고리즘은 분류가 수행될 때까지 유도 또는 일반화 프로세스를 지연시키기 때문에 지연 학습 알고리즘이라고도 합니다.
31) SVM(Support Vector Machine)이 처리할 수 있는 두 가지 분류 방법은 무엇입니까?
- 이진 분류기 결합
- 멀티클래스 학습을 통합하도록 바이너리 수정
32) 앙상블 학습이란 무엇인가요?
특정 계산 프로그램을 해결하기 위해 분류자 또는 전문가와 같은 여러 모델을 전략적으로 생성하고 결합합니다. 이 과정을 앙상블 학습이라고 합니다.
33) 앙상블 학습을 사용하는 이유는 무엇인가요?
앙상블 학습은 모델의 분류, 예측, 함수 근사 등을 개선하는 데 사용됩니다.
34) 앙상블 학습은 언제 사용하나요?
앙상블 학습은 더 정확하고 서로 독립적인 구성요소 분류기를 구축할 때 사용됩니다.
35) 앙상블 방법의 두 가지 패러다임은 무엇입니까?
앙상블 방법의 두 가지 패러다임은 다음과 같습니다.
- 순차 앙상블 방법
- 병렬 앙상블 방법
36) 앙상블 방식의 일반적인 원리는 무엇이며, 앙상블 방식의 배깅과 부스팅은 무엇인가요?
앙상블 방법의 일반적인 원리는 단일 모델에 대한 견고성을 향상시키기 위해 주어진 학습 알고리즘으로 구축된 여러 모델의 예측을 결합하는 것입니다. 배깅은 불안정한 추정 또는 분류 체계를 개선하기 위한 앙상블의 방법입니다. 부스팅 방법은 결합된 모델의 편향을 줄이기 위해 순차적으로 사용됩니다. 부스팅과 배깅은 모두 분산 항을 줄여 오류를 줄일 수 있습니다.
37) 앙상블 방식의 분류오차 편향-분산 분해란?
학습 알고리즘의 예상 오류는 편향과 분산으로 분해될 수 있습니다. 편향 항은 학습 알고리즘에 의해 생성된 평균 분류기가 목표 함수와 얼마나 밀접하게 일치하는지 측정합니다. 분산 항은 다양한 훈련 세트에 대해 학습 알고리즘의 예측이 얼마나 변동하는지를 측정합니다.
38) 앙상블의 증분 학습 알고리즘이란 무엇입니까?
증분 학습 방법은 이미 사용 가능한 데이터 세트에서 분류기가 이미 생성된 후에 사용할 수 있는 새로운 데이터로부터 학습하는 알고리즘의 기능입니다.
39) PCA, KPCA, ICA는 어떤 용도로 사용되나요?
PCA(Principal Component Analysis), KPCA(Kernel based Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis)는 차원 축소에 사용되는 중요한 특징 추출 기법입니다.
40) 머신러닝에서 차원축소란 무엇인가요?
기계학습 및 통계에서 차원축소는 고려 중인 확률변수의 수를 줄이는 과정으로 특징선택(feature Selection)과 특징추출(feature extract)로 나눌 수 있습니다.
41) 서포트 벡터 머신이란 무엇인가요?
지원 벡터 머신은 분류 및 회귀 분석에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.
42) 관계평가 기법의 구성요소는 무엇입니까?
관계 평가 기술의 중요한 구성 요소는 다음과 같습니다.
- Data Acquisition
- Ground Truth 수집
- 교차 검증 기법
- 쿼리 유형
- 점수 측정항목
- 유의성 테스트
43) 순차적 지도 학습의 다양한 방법은 무엇입니까?
순차 지도 학습 문제를 해결하는 다양한 방법은 다음과 같습니다.
- 슬라이딩 윈도우 방식
- 반복되는 슬라이딩 윈도우
- 숨겨진 마코우 모델
- 최대 엔트로피 Markow 모델
- 조건부 무작위 필드
- 그래프 변환기 네트워크
44) 순차적 예측 문제가 발생하는 로봇 공학 및 정보 처리 분야는 무엇입니까?
순차 예측 문제가 발생하는 로봇 공학 및 정보 처리 분야는 다음과 같습니다.
- 모방 학습
- 구조화된 예측
- 모델 기반 강화 학습
45) 배치통계학습이란 무엇인가요?
통계적 학습 기술을 사용하면 관찰된 데이터 집합에서 보이지 않거나 미래의 데이터에 대해 예측할 수 있는 함수 또는 예측 변수를 학습할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터 생성 프로세스에 대한 통계적 가정을 기반으로 미래의 보이지 않는 데이터에 대한 학습된 예측기의 성능을 보장합니다.
46) PAC 학습이란 무엇입니까?
PAC(Probably Almost Correct) 학습은 학습 알고리즘과 통계적 효율성을 분석하기 위해 도입된 학습 프레임워크입니다.
47) 시퀀스 학습 과정을 분류할 수 있는 다양한 카테고리는 무엇입니까?
- 서열 예측
- 시퀀스 생성
- 서열 인식
- 순차적 결정
48) 시퀀스 학습이란 무엇입니까?
시퀀스 학습(Sequence Learning)은 논리적인 방식으로 가르치고 학습하는 방법입니다.
49) 머신러닝의 두 가지 기술은 무엇입니까?
머신러닝의 두 가지 기술은 다음과 같습니다.
- 유전 프로그래밍
- 귀납적 학습
50) 일상적으로 볼 수 있는 인기 있는 머신러닝 애플리케이션을 제공하시겠습니까?
주요 전자상거래 웹사이트에서 구현되는 추천 엔진은 머신러닝을 사용합니다.
이 인터뷰 질문은 당신의 비바(구술)에도 도움이 될 것입니다.