대학원면접준비
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AI 대학원 면접 준비카테고리 없음 2025. 5. 5. 19:58
✅ 오늘 할 것 리스트 (Day 1)🔹 [1] 핵심 개념 정리 (개념카드 10개 추천)말로 설명 가능하도록 정리해봐:주제 체크기저란 무엇인가? 랭크란 무엇이고 어떻게 구하나? 선형독립/종속은 어떻게 판단하나? 정사각행렬이 가역일 조건은? SVD 개념과 쓰임 PCA 개념: 공분산, 고유값, 주성분 베이즈 정리 개념 MLE vs MAP 차이 Precision / Recall / F1 Score 의미 Bias-Variance Trade-off 개념 ✍️ 직접 종이에 “내 말로 정리”해보고,나중에 말로 30초 안에 말하는 연습하기.🔹 [2] 계산 문제 연습 (최소 3개 손풀기)주제 문제 예시Gram-Schmidt 직교화세 벡터로 해보기 (위 예제처럼)랭크 구하기3×3, 3×4 행렬 직접 소거법PCA 공분산 ..
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인공지능 대학원 면접 준비 _ 머신러닝, 딥러닝 예상문제 정리자격증 취득 공부하기/대학원 준비 2025. 3. 28. 17:09
Q1. 지도학습과 비지도학습의 차이를 설명하고 각각 예를 드시오 지도학습과 비지도학습은 데이터의 정답(label)의 유무에 따라 구분됩니다.• 지도학습(Supervised Learning) : 입력 데이터에 대한 정답 레이블이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방식입니다. 데이터 (X, y)에서 함수 f: X → y를 학습하며, 새로운 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 것이 목표입니다. 예시: 이미지에 사람/동물 등의 레이블이 달린 분류 문제, 주택 면적과 가격 쌍으로부터 가격을 예측하는 회귀 문제 등이 있습니다. • 비지도학습(Unsupervised Learning) : 정답 레이블 없이 데이터의 구조나 패턴을 학습하는 방식입니다. 주어진 데이터 X만을 이용해 데이터 간 유사성, 군집 구조, 저차원 ..