데이터 사이언티스트 인터뷰 준비

문서 내 토픽

1. 데이터 전처리

데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다.
2. 머신러닝 모델 과적합 방지

과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지한다. 조기 종료는 검증 오차가 증가하면 학습을 멈추는 방법이다.
3. 지도 학습과 비지도 학습

지도 학습은 입력 데이터와 레이블(정답)이 주어져 모델이 입력과 출력 간의 매핑을 학습하는 방법이다. 반면 비지도 학습은 레이블 없이 입력 데이터만으로 모델이 데이터의 구조나 패턴을 학습하는 방법이다. 지도 학습은 분류, 회귀 문제에, 비지도 학습은 클러스터링, 차원 축소 문제에 사용된다.
4. 소규모 데이터셋 처리

소규모 데이터셋에서는 데이터 증강 기법을 사용해 데이터를 늘리고, 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용할 수 있다. 또한 베이지안 접근법을 사용하면 사전 확률을 활용해 새로운 데이터에 대한 예측을 더 정확하게 할 수 있다.
5. 데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 통찰을 발견하고 이를 시각적으로 표현하여 비즈니스 의사 결정을 돕는 과정이다. 분포, 트렌드, 상관관계를 시각화하면 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있고, 이상치나 데이터 품질 문제를 탐색할 수 있다.
6. 모델 성능 평가 지표

모델 성능을 평가하기 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 혼동 행렬 등의 지표를 사용할 수 있다. 정확도는 전체 예측 중 올바르게 예측한 비율을 나타내고, 정밀도와 재현율은 각각 양성 예측 중 실제 양성의 비율과 실제 양성 중 올바르게 예측한 비율을 나타낸다. F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균이다.
7. 피처 엔지니어링

피처 엔지니어링은 도메인 지식을 활용하여 의미 있는 피처를 생성하고 선택함으로써 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 불필요한 피처를 제거하고 중요한 피처를 선택하면 모델의 복잡성을 줄이고 과적합을 방지할 수 있다. PCA와 같은 차원 축소 기법도 활용할 수 있다.
8. 데이터 윤리

데이터 수집 시 개인정보 보호를 최우선으로 고려해야 한다. 필요한 경우 데이터를 익명화하거나 가명화하여 개인 식별 정보를 보호하고, 데이터 수집 목적과 사용 방법을 명확히 고지하며, 데이터 제공자의 동의를 받아야 한다. GDPR 등 관련 법규를 준수하여 데이터를 수집하고 처리해야 한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 데이터 전처리

데이터 전처리는 머신러닝 모델의 성능을 높이는 데 매우 중요한 단계입니다. 데이터 전처리 과정에서는 데이터의 품질을 높이고, 모델 학습에 적합한 형태로 데이터를 변환하는 작업이 이루어집니다. 이를 통해 모델의 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 데이터 전처리 단계에서는 결측값 처리, 이상치 제거, 피처 스케일링, 피처 선택 등의 작업이 필요합니다. 이러한 전처리 과정을 거치면 모델의 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
2. 머신러닝 모델 과적합 방지

머신러닝 모델의 과적합은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 일반화 성능이 떨어지는 문제입니다. 이를 방지하기 위해서는 다양한 기법들이 사용됩니다. 대표적인 방법으로는 정규화, 드롭아웃, 교차 검증 등이 있습니다. 정규화는 모델의 복잡도를 제한하여 과적합을 방지하고, 드롭아웃은 모델의 일반화 성능을 높입니다. 교차 검증은 훈련 데이터와 검증 데이터를 분리하여 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있습니다. 이러한 기법들을 적절히 활용하면 과적합 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
3. 지도 학습과 비지도 학습

지도 학습과 비지도 학습은 머신러닝의 두 가지 주요 접근 방식입니다. 지도 학습은 입력 데이터와 정답 레이블이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방식입니다. 이에 비해 비지도 학습은 입력 데이터만 주어지고 정답 레이블이 없는 상태에서 데이터의 내재적 구조를 찾아내는 방식입니다. 지도 학습은 분류, 회귀 등의 문제에 적합하고, 비지도 학습은 군집화, 차원 축소 등의 문제에 적합합니다. 두 접근 방식은 서로 다른 장단점을 가지고 있으며, 문제의 특성에 따라 적절한 방식을 선택해야 합니다.
4. 소규모 데이터셋 처리

소규모 데이터셋을 처리하는 것은 큰 규모의 데이터셋을 다루는 것보다 어려운 경우가 많습니다. 소규모 데이터셋에서는 모델의 과적합 문제가 발생하기 쉽고, 모델의 일반화 성능이 낮아질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터 증강, 전이 학습, 앙상블 기법 등의 방법을 활용할 수 있습니다. 데이터 증강은 기존 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 방법이고, 전이 학습은 다른 도메인에서 학습된 모델의 지식을 활용하는 방법입니다. 앙상블 기법은 여러 개의 모델을 결합하여 성능을 높이는 방법입니다. 이러한 기법들을 적절히 활용하면 소규모 데이터셋에서도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.
5. 데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터의 패턴, 트렌드, 이상치 등을 효과적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 데이터 분석 과정에서 시각화 기법을 활용하면 데이터의 특성을 직관적으로 이해할 수 있어 의사 결정에 도움이 됩니다. 다양한 시각화 도구와 기법을 활용하면 복잡한 데이터도 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 들어 산점도, 히스토그램, 박스 플롯 등을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악할 수 있습니다. 또한 시계열 데이터의 경우 선 그래프나 막대 그래프를 활용하여 변화 추이를 시각화할 수 있습니다. 이처럼 데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다.
6. 모델 성능 평가 지표

모델 성능 평가 지표는 모델의 예측 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 다양한 지표를 통해 이루어집니다. 이러한 지표들은 모델의 특성에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 예를 들어 분류 문제에서는 정확도, 정밀도, 재현율 등이 주로 사용되고, 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차, R 제곱 등이 사용됩니다. 또한 문제의 특성에 따라 특정 지표에 더 큰 가중치를 둘 수 있습니다. 예를 들어 의료 진단 문제에서는 정밀도보다 재현율에 더 큰 가중치를 둘 수 있습니다. 이처럼 적절한 성능 평가 지표를 선택하고 해석하는 것은 모델 개선을 위해 매우 중요합니다.
7. 피처 엔지니어링

피처 엔지니어링은 모델의 성능을 높이기 위해 데이터에서 새로운 피처를 생성하거나 기존 피처를 변형하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 데이터의 내재적 구조를 더 잘 학습할 수 있게 됩니다. 피처 엔지니어링에는 다양한 기법이 사용될 수 있는데, 대표적으로 피처 조합, 피처 스케일링, 피처 선택 등이 있습니다. 피처 조합은 기존 피처를 조합하여 새로운 피처를 생성하는 방법이고, 피처 스케일링은 피처의 크기 차이를 조정하는 방법입니다. 피처 선택은 모델 성능에 중요한 피처를 선별하는 방법입니다. 이러한 피처 엔지니어링 기법들을 적절히 활용하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
8. 데이터 윤리

데이터 윤리는 데이터 수집, 처리, 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 다룹니다. 개인정보 보호, 편향성 해소, 투명성 확보 등이 주요 이슈입니다. 개인정보 보호는 개인의 프라이버시를 보장하는 것이 중요하며, 편향성 해소는 데이터와 모델에 내재된 편향을 제거하는 것이 필요합니다. 또한 모델의 의사 결정 과정에 대한 투명성을 확보하여 책임성 있는 의사 결정이 이루어지도록 해야 합니다. 이러한 데이터 윤리 원칙을 준수하는 것은 데이터 기반 의사 결정의 신뢰성과 공정성을 높이는 데 중요합니다.

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