머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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머신러닝 인터뷰 실무 가이드

모델 기반

RL

은 아타리나 체스와 같이 전체 환경을 실제와 유사하게 표현할 수 있는 게임 환

경에서 효과적입니다. 이러한 환경은 (대체로) 결정적인 결과와 함께 여러 번 시뮬레이션할

수 있으므로, 환경과 그 상태 전환 확률을 설명하는 모델을 학습하고 구축할 수 있습니다. 하

지만 대부분의 실제 상황에서 환경을 완전히 설명하는 것은 매우 어렵습니다. 그럼에도 불구

하고, 자율 주행 차량에 있는 고급 센서와 같이 환경을 설명하는 매우 많은 피처를 가진 딥러

닝을 이용하면 가능해질 수도 있습니다. 환경에 대한 정보가 부족한 경우에는 일반적으로 비

모델

RL

이 사용됩니다.

3

.

7

컴퓨터 비전 알고리즘

컴퓨터 비전은 이미지 분류, 이미지 인식 등을 아우르는 대표적인 머신러닝 응용 분야입니

다. 예를 들어,

X

-레이 같은 의료 이미지에 컴퓨터 비전을 적용해 환자의 특정 질병 유무를

분류하거나, 웨이브폼 이미지를 통해 특정 사운드를 분류하는 것 등이 이 분야의 적용 예입

니다. 자율주행차는 다양한 컴퓨터 비전 기법을 복합적으로 사용하는 대표적인 사례입니다.

특정 컴퓨터 비전 애플리케이션은 다양한 산업에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. 예를 들

어 광학 문자 인식 (

OCR

)은 은행의 온라인 수표 예치 시스템부터 수표를 읽을 때 소셜 미디

어 ...