머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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CHAPTER 03

기술 인터뷰: 머신러닝 알고리즘

RL

에는 다양한 유형이 있으며, 일부는 지도 학습과 유사한 점이 있습니다. 하지만 이에 대해

서는

3

.

6

‘강화 학습 알고리즘’ 절에서 더 깊이 다루겠습니다.

RL

은 주로 게임, 로봇공학, 자

율주행차에 사용되지만, 유튜브의 동영상 추천 시스템과 같이 예전에는 지도 학습을 사용하

던 응용 분야에서도 점점 더 다양하게 사용되고 있습니다.

지도 학습과 비지도 학습에 관한 인터뷰 문제 예제

이제 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 개괄적으로 살펴보았으니, 이러한 개념에서 시작

되는 대표적인 인터뷰 문제 몇 가지를 살펴보겠습니다.

NOTE

이 절에서는 지도 학습과 비지도 학습에 대한 인터뷰 문제를 다룹니다.

RL

에 대한 질문은

3

.

6

‘강화

학습 알고리즘’ 절에서 따로 다룹니다.

인터뷰 문제

3

-

4

: 지도 학습의 대표적인 알고리즘에는 무엇이 있습니까?

답변 예시

회귀

regression

알고리즘에는 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 비롯해 일반화된 선형 모델

generalized

linear

models

(

GLM

)과 자동 회귀 통합 이동 평균

autoregressive

integrated

moving

average

(

ARIMA

)과 같은

다양한 시계열 회귀 모델 등이 있습니다.

의사 결정 트리

decision

tree