머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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넷플릭스는 콘텐츠의 썸네일 개선 및 기타 활용 사례 실험을 위해 영상, 오디오, 이미지 데이터를 활용하는 컴

퓨터 비전 기술을 사용합니다.

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이미지 인식에 관한 인터뷰 문제 예제

지금까지 컴퓨터 비전의 개요, 대표적인 데이터 세트, 알고리즘, 그리고 사용 사례를 알아보

았습니다. 이제 인터뷰 문제들을 몇 개 살펴보겠습니다.

인터뷰 문제

3

-

22

: 이미지 인식 과업에서의 전처리 기법에는 어떤 것들이 있나요?

답변 예시

이미지 인식 과업에서의 대표적인 전처리 기법에는 데이터 정규화, 데이터 증강, 그리고 이미

지 표준화가 포함됩니다. 데이터 정규화

Data

Normalization

는 이미지 내 픽셀을 표현하는 수치를

(

0

,

1

) 또는 (-

1

,

1

)처럼 사전 정의된 범위 내로 변환합니다. 이것은 다른 계층에 적용되는

알고리즘들도 동일한 범위를 따를 수 있도록 하기 위함입니다. 데이터 증강

Data

augmentation

은

학습 데이터 세트에 대한 과적합을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터가 오른쪽을 보

고 있는 고양이만 의도치 않게 포함하는 경우,

CNN

은 왼쪽을 보고 있는 고양이 또한 고양이

라는 사실을 학습하지 못할 수 있습니다. 뒤집기, 회전, 자르기 등 다양한 데이터 증강 기술을

사용하면 데이터 세트에