머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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CHAPTER 03

기술 인터뷰: 머신러닝 알고리즘

NOTE

모델 평가에 관한 더 심층적인 질문들은

4

장을 참조하세요.

3

.

3

지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습

머신러닝 직무에서는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 각기 다른 기법 중에서 어

떤 것을 언제 사용해야 하는지 아는 것이 필수적입니다. 저는 이전 직장에서 사기 방지와 고

객 이탈 방지를 위해 지도 학습을 사용했습니다. 하지만 어떤 때에는 동일한 문제를 대해 이

상 징후 탐지와 같은 비지도 학습을 사용하기도 했습니다. 데이터와 상황에 따라 기법들을

달리 적용했죠. 가끔은 (머신러닝 커리어에서 커리어를 쌓을수록 더 자주 ) 여러분은 지도 학

습과 비지도 학습 모두를 위한 머신러닝 파이프라인을 구축할 수도 있습니다. 강화 학습 파

이프라인에서는 이전 단계에서 지도 학습을 사용해 피처를 레이블링할 수 있습니다. 기술의

기본 원리를 이해하면 친숙한 방법을 고수하기보다는 새로운 기법을 적용하는 것이 더 효과

적일 수 있는 상황에 적응하는 데 도움이 됩니다.

따라서 인터뷰에서는 종종 지도 학습과 비지도 학습에 대한 질문이 나옵니다. 강화 학습

(

RL

)은 다소 고급 주제로 간주되며, 인터뷰에서 많이 다루지 않을 수도 있습니다. 그러나 추

천 시스템을 비롯한 업계 실무에

RL

의 사용이 증가함에 따라 ...