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CHAPTER 04
기술 인터뷰: 모델 학습 및 평가
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여러분이 해당 분야에서 일반적인 머신러닝 과업에 대해 잘 알고 있습니다.
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여러분이 해당 과업과 관련된 일반적인 알고리즘에 대해 잘 알고 있습니다.
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여러분이 해당 모델을 평가하는 방법을 알고 있습니다.
인터뷰어의 관점: 이유를 설명하세요
인터뷰어가 여러분에게 어떤 모델을 선택했고, 모델 학습의 어느 단계에서 어떤 기법을 사용했는지 묻는다
면 그 이유도 함께 언급하는 것이 좋습니다. 인터뷰어가 전체 프로젝트에 대해 자세히 설명해달라고 요청하
지 않았다면 세세한 부분까지 설명할 필요는 없지만, 이유를 설명한다면 훨씬 더 설득력 있게 답변할 수 있
습니다.
머신러닝 과업 정의하기
이전 절에서는 데이터 획득에서 모델 학습까지의 단계가 반복되는 경우가 많으며, 각 반복의
근거를 설명하는 것이 인터뷰 답변에 도움이 된다는 점을 살펴보았습니다.
머신러닝 모델을 선택하려면 머신러닝 과업을 정의해야 합니다. 이를 파악하기 위해서는 어
떤 알고리즘을 사용할지와 해당 알고리즘과 관련된 과업이 무엇인지 스스로에게 물어보는 것
이 좋습니다. 해당 과업이 분류 문제인지 아니면 회귀 문제인지 결정하는 것이 그 예입니다.
올바른 알고리즘을 알려주는 정해진 방법은 없지만, 여러분은 아마도 다음과 같은 사항을 알
고 싶을 것입니다.