AI/ML 실무 면접 질문 완벽 대비: 핵심 개념부터 고급 기술까지

핵심 기술: 본 콘텐츠는 데이터 과학 및 머신러닝 분야의 취업 면접에서 자주 출제되는 핵심적인 질문들을 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 통계, 분류 등 여러 영역으로 나누어 심도 있게 다룹니다. 면접 준비생들의 개념적 이해도를 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다.

기술적 세부사항:

• 머신러닝 (Machine Learning):

  • 교차 검증(Cross-validation)이 단순 train-test split보다 선호되는 이유 (분산 감소, 데이터 누수 방지).
  • 신경망의 은닉층 증가가 성능에 미치는 영향 (복잡한 특징 학습 vs. 그래디언트 소실, 과적합).
  • KNN, SVM에 특성 스케일링이 중요하지만 결정 트리는 그렇지 않은 이유 (거리 기반 vs. 임계값 기반).
  • 과소적합(Underfitting)과 과적합(Overfitting)의 정의 및 모델이 동시에 둘 다일 수 있는지 여부.
  • 복잡한 딥러닝 대신 로지스틱 회귀 같은 간단한 모델을 선호하는 이유 (해석 가능성, 학습 속도, 데이터 요구량).
  • 학습률(Learning rate)이 경사 하강법에 미치는 영향 (너무 높거나 낮을 때의 문제점).
  • 딥러닝 모델이 대규모 데이터셋을 요구하는 이유 (수백만 개의 파라미터 학습, 과적합 방지).
  • 신경망 초기 가중치를 모두 0으로 설정했을 때의 결과 (대칭성 문제로 인한 동일한 학습).
  • 드롭아웃(Dropout)의 원리와 과적합 방지 기여 방법 (뉴런 랜덤 비활성화).
  • 배치 정규화(Batch Normalization)가 훈련 안정성을 향상시키는 방법 (내부 공변량 변화 감소, 학습률 증진).

• 자연어 처리 (NLP):

  • 챗봇이 쿼리를 오해하는 가능한 원인 (토큰화 오류, OOV, 문맥 임베딩 부족, 의도 탐지 모호성).
  • 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)이 트랜스포머에 기여하는 방식 (입력 시퀀스의 중요 부분 집중).
  • 대규모 어휘에 대해 원-핫 인코딩(One-hot encoding)이 이상적이지 않은 이유 (고차원, 희소성, 의미론적 유사성 부족).
  • BERT와 Word2Vec의 차이점 (문맥 인식, 양방향성 vs. 정적 임베딩).
  • 다국어 모델에서 개체명 인식(NER)이 어려운 이유 (언어별 개체 형식, 어휘 공유, 저자원 언어 데이터 부족).
  • TF-IDF가 문장 의미를 포착하지 못하는 이유 (단어 순서, 문맥, 다의어 무시).

• 통계 (Statistics):

  • 상관관계가 인과관계를 의미하지 않는 이유 및 예시 (아이스크림 판매량 vs. 익사율).
  • 극단적인 이상치(outliers)가 있을 때 평균보다 중앙값(median)이 더 나은 이유 (이상치에 대한 강건성).
  • 심슨의 역설(Simpson's paradox) 정의와 오해 가능성 (그룹별 추세 vs. 통합 추세 반전).
  • 회귀 분석에서 다중공선성(multicollinearity)을 확인하는 이유 (계수 추정치의 불안정성 증가).
  • 이분산성(heteroscedasticity)이 회귀 분석에서 문제되는 이유 (OLS 가정 위배, 비효율적 추정).

• 분류 (Classification):

  • 정확도(Accuracy)가 항상 좋은 지표가 아닌 이유 (불균형 데이터셋에서의 오해).
  • 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 중 우선순위를 두는 경우 (오탐지 비용 vs. 미탐지 비용).
  • 데이터가 많다고 항상 분류 성능이 향상되지 않는 이유 (노이즈, 라벨 오류, 모델 용량 한계).
  • 다중 클래스 분류에 시그모이드 대신 소프트맥스(Softmax)를 사용하는 이유 (정규화된 확률 분포 생성).
  • 로지스틱 회귀가 상관관계가 높은 특성으로 학습될 때의 결과 (불안정한 계수, 표준 오차 증가).

개발 임팩트: 이 콘텐츠는 AI/ML 면접에서 자주 등장하는 까다로운 질문들에 대한 깊이 있는 이해를 제공함으로써, 지원자의 기술적 역량과 문제 해결 능력을 효과적으로 어필하는 데 도움을 줍니다. 또한, 각 질문에 대한 간결하면서도 핵심을 꿰뚫는 답변 구성 능력을 함양할 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 원문은 DEV Community에 게시되었으며, 데이터 과학 및 머신러닝 입문자부터 숙련자까지 넓은 범위를 대상으로 하며, 특히 면접 준비에 대한 실질적인 도움을 제공한다는 점에서 긍정적인 반응을 기대할 수 있습니다. (게시글 자체의 구체적인 커뮤니티 반응은 원문에 명시되지 않았습니다.)