박성호 |
박재형 |
조혜원 |
최석민 |
박준혁 |
박범수 |
한건우 |
홍요한 |
- Part1
- Part2
- Part3
매주 아래의 과정을 반복
- 각자 맡을 분야를 랜덤하게 선정(ML, python, network, etc...)
- 모든 분야에 대한 답을 준비
- 본인이 맡은 분야에 대해서는 '면접에서 답변할 수 있는 형태'와 키워드를 정리.
- 2, 3번의 내용을 본인 이름의 폴더에 자신만의 표현으로 정리 (e.g., sungho/)
- 스터디에서 정리된 내용을 answer/*.md에 정리
- 고유값(eigen value)와 고유벡터(eigen vector)에 대해 설명해주세요. 그리고 왜 중요할까요?
- 샘플링(Sampling)과 리샘플링(Resampling)에 대해 설명해주세요. 리샘플링은 무슨 장점이 있을까요?
- 확률 모형과 확률 변수는 무엇일까요?
- 누적 분포 함수와 확률 밀도 함수는 무엇일까요? 수식과 함께 표현해주세요.
- 조건부 확률은 무엇일까요?
- 공분산과 상관계수는 무엇일까요? 수식과 함께 표현해주세요.
- 신뢰 구간의 정의는 무엇인가요?
- p-value를 모르는 사람에게 설명한다면 어떻게 설명하실 건가요?
- R square의 의미는 무엇인가요?
- 평균(mean)과 중앙값(median)중에 어떤 케이스에서 뭐를 써야할까요?
- 중심극한정리는 왜 유용한걸까요?
- 엔트로피(entropy)에 대해 설명해주세요. 가능하면 Information Gain도요.
- 어떨 때 모수적 방법론을 쓸 수 있고, 어떨 때 비모수적 방법론을 쓸 수 있나요?
- “likelihood”와 “probability”의 차이는 무엇일까요?
- 통계에서 사용되는 bootstrap의 의미는 무엇인가요.
- 모수가 매우 적은 (수십개 이하) 케이스의 경우 어떤 방식으로 예측 모델을 수립할 수 있을까요?
- 베이지안과 프리퀀티스트 간의 입장차이를 설명해주실 수 있나요?
- 검정력(statistical power)은 무엇일까요?
- missing value가 있을 경우 채워야 할까요? 그 이유는 무엇인가요?
- 아웃라이어의 판단하는 기준은 무엇인가요?
- 필요한 표본의 크기를 어떻게 계산합니까?
- Bias를 통제하는 방법은 무엇입니까?
- 로그 함수는 어떤 경우 유용합니까? 사례를 들어 설명해주세요.
- 딥러닝은 무엇인가요? 딥러닝과 머신러닝의 차이는?
- Cost Function과 Activation Function은 무엇인가요?
- Tensorflow, PyTorch 특징과 차이가 뭘까요?
- Data Normalization은 무엇이고 왜 필요한가요?
- 알고있는 Activation Function에 대해 알려주세요. (Sigmoid, ReLU, LeakyReLU, Tanh 등)
- 오버피팅일 경우 어떻게 대처해야 할까요?
- 하이퍼 파라미터는 무엇인가요?
- Weight Initialization 방법에 대해 말해주세요. 그리고 무엇을 많이 사용하나요?
- 볼츠만 머신은 무엇인가요?
- TF, PyTorch 등을 사용할 때 디버깅 노하우는?
- 뉴럴넷의 가장 큰 단점은 무엇인가? 이를 위해 나온 One-Shot Learning은 무엇인가?
- 요즘 Sigmoid 보다 ReLU를 많이 쓰는데 그 이유는?
- Non-Linearity라는 말의 의미와 그 필요성은?
- ReLU로 어떻게 곡선 함수를 근사하나?
- ReLU의 문제점은?
- Bias는 왜 있는걸까?
- Gradient Descent에 대해서 쉽게 설명한다면?
- 왜 꼭 Gradient를 써야 할까? 그 그래프에서 가로축과 세로축 각각은 무엇인가? 실제 상황에서는 그 그래프가 어떻게 그려질까?
- GD 중에 때때로 Loss가 증가하는 이유는?
- Back Propagation에 대해서 쉽게 설명 한다면?
- Local Minima 문제에도 불구하고 딥러닝이 잘 되는 이유는?
- GD가 Local Minima 문제를 피하는 방법은?
- 찾은 해가 Global Minimum인지 아닌지 알 수 있는 방법은?
- Training 세트와 Test 세트를 분리하는 이유는?
- Validation 세트가 따로 있는 이유는?
- Test 세트가 오염되었다는 말의 뜻은?
- Regularization이란 무엇인가?
- Batch Normalization의 효과는?
- Dropout의 효과는?
- BN 적용해서 학습 이후 실제 사용시에 주의할 점은? 코드로는?
- GAN에서 Generator 쪽에도 BN을 적용해도 될까?
- SGD, RMSprop, Adam에 대해서 아는대로 설명한다면?
- SGD에서 Stochastic의 의미는?
- 미니배치를 작게 할때의 장단점은?
- 모멘텀의 수식을 적어 본다면?
- 간단한 MNIST 분류기를 MLP+CPU 버전으로 numpy로 만든다면 몇줄일까?
- 어느 정도 돌아가는 녀석을 작성하기까지 몇시간 정도 걸릴까?
- Back Propagation은 몇줄인가?
- CNN으로 바꾼다면 얼마나 추가될까?
- 알고 있는 metric에 대해 설명해주세요. (ex. RMSE, MAE, recall, precision ...)
- 정규화를 왜 해야할까요? 정규화의 방법은 무엇이 있나요?
- Local Minima와 Global Minima에 대해 설명해주세요.
- 차원의 저주에 대해 설명해주세요.
- dimension reduction기법으로 보통 어떤 것들이 있나요?
- PCA는 차원 축소 기법이면서, 데이터 압축 기법이기도 하고, 노이즈 제거기법이기도 합니다. 왜 그런지 설명해주실 수 있나요?
- LSA, LDA, SVD 등의 약자들이 어떤 뜻이고 서로 어떤 관계를 가지는지 설명할 수 있나요?
- Markov Chain을 고등학생에게 설명하려면 어떤 방식이 제일 좋을까요?
- 텍스트 더미에서 주제를 추출해야 합니다. 어떤 방식으로 접근해 나가시겠나요?
- SVM은 왜 반대로 차원을 확장시키는 방식으로 동작할까요? SVM은 왜 좋을까요?
- 다른 좋은 머신 러닝 대비, 오래된 기법인 나이브 베이즈(naive bayes)의 장점을 옹호해보세요.
- 회귀 / 분류시 알맞은 metric은 무엇일까?
- Association Rule의 Support, Confidence, Lift에 대해 설명해주세요.
- 최적화 기법중 Newton’s Method와 Gradient Descent 방법에 대해 알고 있나요?
- 머신러닝(machine)적 접근방법과 통계(statistics)적 접근방법의 둘간에 차이에 대한 견해가 있나요?
- 인공신경망(deep learning이전의 전통적인)이 가지는 일반적인 문제점은 무엇일까요?
- 지금 나오고 있는 deep learning 계열의 혁신의 근간은 무엇이라고 생각하시나요?
- ROC 커브에 대해 설명해주실 수 있으신가요?
- 여러분이 서버를 100대 가지고 있습니다. 이때 인공신경망보다 Random Forest를 써야하는 이유는 뭘까요?
- K-means의 대표적 의미론적 단점은 무엇인가요? (계산량 많다는것 말고)
- L1, L2 정규화에 대해 설명해주세요.
- Cross Validation은 무엇이고 어떻게 해야하나요?
- XGBoost을 아시나요? 왜 이 모델이 캐글에서 유명할까요?
- What is the difference between list and tuples in Python?
- What are the key features of Python?
- What type of language is python? Programming or scripting?
- Python an interpreted language. Explain.
- What is pep 8?
- How is memory managed in Python?
- What is namespace in Python?
- What is PYTHONPATH?
- TCP/IP의 각 계층을 설명해주세요.
- OSI 7계층와 TCP/IP 계층의 차이를 설명해주세요.
- Frame, Packet, Segment, Datagram을 비교해주세요.
- TCP와 UDP의 차이를 설명해주세요.
- TCP와 UDP의 헤더를 비교해주세요.
- TCP의 3-way-handshake와 4-way-handshake를 비교 설명해주세요.
- TCP의 연결 설정 과정(3단계)과 연결 종료 과정(4단계)이 단계가 차이나는 이유가 무엇인가요?
- 만약 Server에서 FIN 플래그를 전송하기 전에 전송한 패킷이 Routing 지연이나 패킷 유실로 인한 재전송 등으로 인해 FIN 패킷보다 늦게 도착하는 상황이 발생하면 어떻게 될까요?
- 프로세스와 스레드의 차이(Process vs Thread)를 알려주세요.
- 멀티 프로세스 대신 멀티 스레드를 사용하는 이유를 설명해주세요.
- 캐시의 지역성에 대해 설명해주세요.
- Thread-safe에 대해 설명해주세요. (hint: critical section)
- 뮤텍스와 세마포어의 차이를 설명해주세요.
- 스케줄러가 무엇이고, 단기/중기/장기로 나누는 기준에 대해 설명해주세요.
- CPU 스케줄러인 FCFS, SJF, SRTF, Priority Scheduling, RR에 대해 간략히 설명해주세요.
- 동기와 비동기의 차이를 설명해주세요.
- DBMS를 정의하세요.
- RDBMS를 정의하고 장점에 대해 설명하세요.
- key 정리
- Candidate Key
- Primary Key
- Alternate Key
- Super Key
- Foreign Key
- SQL Join (join이란? join 종류)
- PostgreSQL의 장점은 무엇일까요?
- 인덱스는 크게 Hash 인덱스와 B+Tree 인덱스가 있습니다. 이것은 무엇일까요?
- 시간, 공간 복잡도
- Sort Algorithm
- Bubble Sort
- Selection Sort
- Insertion Sort
- Merge Sort
- Heap Sort
- Quick Sort
- Counting Sort
- Radix Sort
면접 질문지 모음
- https://github.com/Jay-Ppark/ai-tech-interview#-statisticsmath
- https://docs.google.com/document/d/10bJK8S4T7sBIP-pzdQm9xRpW0HcLsrh6D047pE_kFE8/edit
- https://zzsza.github.io/data/2018/02/17/datascience-interivew-questions/#%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D
- https://github.com/gyoogle/tech-interview-for-developer
- https://www.topbots.com/nlp-interview-questions/