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AI/ML Engineer Job Interview Questions judepark@kookmin.ac.kr

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General Questions

• Gradient Descent 를 정의해보라.
• Batch Gradient Descent 와 Stochastic Gradient Descent 의 차이점을 설명해보라.
• F1 Score 를 정의해보라.
• Precision 을 정의해보라.
• Recall 을 정의해보라.
• Bias 와 Variance 간의 trade-off 는 무엇을 의미하는가? 문제 정의를 하고 수식을 통하여 설명해보라.
• Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning 에 대하여 설명해보라.
• Curse of Dimensionality 는 무엇이고 이를 해소하기 위한 방법은 무엇이 있는가?
• Regularization 을 왜 사용하고 어떤 이점을 주는가?
• PCA (Principal Component Analysis) 에 대하여 설명해보라.
• ReLU 와 Sigmoid 의 차이점을 말해보라.
• CNN 에 대하여 설명해보라.
• Max-Pooling 을 왜 사용하는가?
• Data Augmentation 은 무엇이며 이미지 처리와 자연어 처리, 각각의 영역에서 어떻게 Data Augmentation 을 하는가?
• RNN 을 정의해보라
• Vanishing Gradient Problem 에 대하여 설명해보라.
• LSTM 을 정의해보라.
• Generative Adversarial Network 의 Components 에 대하여 설명하고 각 Components 가 무엇을 하는지 설명해보라.
• Auto Encoder 에 대하여 설명해보라.

Natural Language Processing Questions

• N-Gram 에 대하여 설명해보라.
• Bag-of-Words 에 대하여 설명해보라.
• Stop Words 에 대하여 설명해보라.
• TF-IDF 에 대하여 설명해보라.
• Distributional Hypothesis 에 대하여 설명해보라.
• Word2Vec/FastText/GloVe 에 대하여 설명해보라.
  • 그렇다면 차이점은 무엇인지 설명해보라.
• Seq2Seq 에 대하여 설명해보라.
• Self-Attention 에 대하여 설명해보라.
• BERT 에 대하여 설명해보라.
• Next Sentence Prediction 은 유의미한 Pre-training Task 인가? 근거를 바탕으로 설명해보라.
• GPT 와 BERT 의 주요 차이점을 설명해보라.