머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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CHAPTER 04

기술 인터뷰: 모델 학습 및 평가

다. 이 장을 마치면 데이터 정제, 전처리, 모델 학습 및 평가 과정에 대한 탄탄한 이해를 얻게

될 것이며, 여러분은 인터뷰에서 이를 잘 설명할 수 있을 것입니다.

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머신러닝 문제 정의하기

이 절에서는 머신러닝 문제 정의에 대한 전반적인 개요를 제공합니다. 인터뷰에서 머신러닝

문제 정의에 관한 질문이 왜, 그리고 어떻게 나오는지도 함께 설명합니다.

다음 시나리오를 생각해 보세요. 여러분, 즉 후보자가 직접 만든 머신러닝 프로젝트를 설명

하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 사용자가 특정 가수의 콘서트 홍보 이메일을 클릭할지

를 예측하는 것입니다.

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인터뷰어가 여러분의 설명을 듣고 잠시 생각한 다음에, “사용자가 아

티스트

A

의 음악을 얼마나 오래 듣는지를 기반으로 해당 아티스트의 홍보 이메일을 받을 사

람을 결정할 수 있겠네요. 예를 들어, 만약 사용자가 아티스트

A

의 음악을 일주일에

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시간 이

상 듣는다면, 아티스트

A

의 콘서트가 해당 청취자의 지역에서 열릴 때 이메일을 보내는 것이

죠. 머신러닝을 사용하지 않고도 여러분의 모델과 같은 목표를 달성할 수 있는 더 간단한 접

근 방식이 있는데 왜 머신러닝을 선택했나요?”라고 물어봅니다.

여러분은 이런 질문을 생각해보지 않았기 때문에 얼어붙게 됩니다. ...