이력서 기반으로 예비질문까지 만들어서 전달주셔서 면접 준비도 유익했던 시간이 되었다. 전주에 봤던 면접에서는 이력서와 지원 분야와 관계없이.. 스프링과 관련된 질문이 주를 이루어서 아쉬움이 남았는데, 딥러닝과 관련해서 그동안 배운내용을 잘 정리하고, 설명할 수 있었던 시간이었다.
1.1. 학력
- 통계나 수학과 관련된 수업은 어떤걸 들었는지?
- 선형대수에서 linear independency가 무엇인지 기억나는지
- 머신러닝 관련 수업은 들은게 있는지?
1.2. 경력
- 주로 했던 업무에 대해서 설명해주세요
- 해당 솔루션의 구성에 대해 설명해주세요
1.3. 교육
- Active Learning 이란?
- KoELECTRA 모델이란?
- 훈민정을 대회에서 진행한 EDA와 그 결과는?
- BART 모델이란?
- open domain question answering 에서 진행한 데이터 증강방법은?
- 모델 개발환경은?
1.4. ML 기술
- overfitting이란?
- 지도학습(supervised learning)의 문제 구분과 차이는?
- 다뤄본 데이터의 종류는?
- 모델 검증을 위해 데이터를 어떻게 분리하나요?
- cross-validation에 대해서 설명해주세요
- 데이터 불균형을 해소하기 위한 방법은?
- Transformer에 대해 간략한 설명
- Randomforest와 xgboost의 알고리즘에 대해 설명해주세요
- 모델의 복잡도를 판단하는 기준은?
- 모델 최적화(optimizer)의 과정을 설명해주세요
- 딥러닝에서 사용한 최적화 기법은??
- Adam에 대해 설명해주세요
- Activation Function이란?
Just Because