머신러닝 인터뷰 실무 가이드

108

머신러닝 인터뷰 실무 가이드

이 각 주제에 따라 기술 질문들을 세분화하였습니다.

1

머신러닝 생애주기의 직무 책임 유형에 따라 이 부분은 생략될 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 ‘응용 머신러닝 엔지니어’ 또는 ‘소프트웨

어 엔지니어, 머신러닝’ 직무의 경우 특히 그렇습니다. 확신이 서지 않을 때는 리크루터나 채용 매니저에게 반드시 확인하세요!

●

통계적 기법

●

지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습

●

자연어 처리 (

NLP

)

●

추천 시스템

●

강화 학습

●

컴퓨터 비전

NOTE

아마존의 데이터 사이언스 직무 관련 폰 스크리닝과 같이 매우 구조화된 기술 인터뷰에서는 특정 알고

리즘에 대한 정의를 묻는 등 명확한 범위의 질문을 합니다. 질문에 대한 답변을 하고 나면 후속 질문 없이 다

음 질문으로 넘어갑니다. 구조화된 질문과 형식 없는 토론을 섞어 사용하는 회사도 종종 있는데, 인터뷰어가

후보자의 답변을 더 깊이 파고들며 과거 경험에 대한 질문으로 범위가 확장될 수도 있습니다.

3

.

2

통계적 기법 및 기초적 기법

통계적 기법은 모든 데이터 직무에서 사용되며, 머신러닝 프로젝트의 초석에 해당합니다. 따

라서 여러분은 머신러닝 인터뷰에서 이러한 주제에 관련된 질문을 받을 가능성이 높습니다.

1

통계적 기법은 비용이 많이 드는 모델과 알고리즘을 비교하기 위한 베이스라인 ...