머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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CHAPTER 04

기술 인터뷰: 모델 학습 및 평가

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모델 학습 프로세스

이제 머신러닝을 위한 데이터가 준비되었다면 다음 단계인 모델 학습으로 넘어가야 할 시간

입니다. 이 과정은 머신러닝 과업을 정의하고, 해당 과업에 가장 적합한 머신러닝 알고리즘

을 선택한 다음, 실제로 모델을 학습시키는 단계를 포함합니다. 이번 절에서도 인터뷰에 도

움이 될 대표적인 인터뷰 문제와 팁이 제공됩니다.

모델 학습에서의 반복 과정

머신러닝 프로젝트를 시작할 때, 일반적으로 여러분은 원하는 결과가 무엇인지에 대해 생각

했을 것입니다. 예를 들어, ‘캐글 대회에서 가능한 한 높은 정확도를 달성하기’나 ‘이 데이터를

사용하여 비디오 게임 판매 가격을 예측하기’와 같은 결과 말이죠. 또한 시계열 예측 같은 과

업에 효과적인 알고리즘을 연구하기 시작했을 수도 있습니다. 최종 머신러닝 과업이 무엇일

지 결정하는 것은, [그림

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]과 같이 (종종 ) 여러 단계 사이를 왕복하면서 무엇인가에 도달

하기까지 반복적으로 진행되는 과정입니다.

데이터 수집

머신러닝

모델 학습

배포/

모니터링

모델 평가

그림

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ML

학습 중 이뤄지는 반복 과정 예시

예로써 비디오 게임 판매 예측 프로젝트의 전체 단계를 살펴보겠습니다.

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머신러닝 과업 정의, 모델 선택 : 문제가 단순해 보이므로, 여러분은 ...