1장 ML 면접에 임하기
테크니컬 폰 스크린
ML 기본 지식 면접
ML 코딩 면접
ML 시스템 설계 면접
기타 면접
우수한 답변의 필수 요소

2장 ML 기본 지식
Q2.1 데이터셋 수집 단계
Q2.2 데이터 수집 시 문제
Q2.3 데이터 수집 시 고려 사항
Q2.4 레이블 불균형 처리
Q2.5 누락된 레이블 처리
Q2.6 입력 피처 유형
Q2.7 피처 선택과 중요도
Q2.8 피처 선택 방법
Q2.9 누락된 피처값
Q2.10 모델링 알고리즘
Q2.11 로지스틱 회귀 작동 방식
Q2.12 로지스틱 회귀 손실 함수
Q2.13 경사하강법 최적화
Q2.14 하이퍼파라미터 튜닝
Q2.15 모델 과적합 처리
Q2.16 정규화 기법
Q2.17 선형 회귀와 로지스틱 회귀
Q2.18 신경망 활성화 함수
Q2.19 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 결정 트리
Q2.20 부스팅과 배깅
Q2.21 비지도 학습 기법
Q2.22 k-평균 작동 방식
Q2.23 준지도 학습 기법
Q2.24 손실 함수 유형
Q2.25 손실 함수 볼록성
Q2.26 분류 모델 평가 지표
Q2.27 회귀 모델 평가 지표
Q2.28 모델 최적화
Q2.29 모델 성능 개선

3장 ML 코딩
Q3.1 k-평균
Q3.2 k-최근접 이웃
Q3.3 의사 결정 트리
Q3.4 선형 회귀
Q3.5 평가 지표
Q3.6 저수지 샘플링
Q3.7 확률 문제
Q3.8 해시 테이블과 분산 프로그래밍 문제
Q3.9 그래프 문제
Q3.10 문자열 문제
Q3.11 배열 문제

4장 ML 시스템 설계 1 - 추천 시스템
Q4.1 시스템 목적
Q4.2 시스템 지표
Q4.3 추천 콘텐츠 유형
Q4.4 추천 콘텐츠 혼합
Q4.5 시스템 운영 매개변수
Q4.6 시스템 구성 요소
Q4.7 콜드 스타트 문제
Q4.8 데이터셋 유형
Q4.9 데이터셋 수집 기법
Q4.10 데이터셋 편향
Q4.11 서빙 편향 완화
Q4.12 위치 편향 완화
Q4.13 추천 후보 출처
Q4.14 추천 후보 생성 단계
Q4.15 추천 후보 생성 알고리즘
Q4.16 임베딩 기술
Q4.17 대규모 추천 시스템의 후보 스코어링
Q4.18 신규 콘텐츠 색인화
Q4.19 추천 후보 병합 및 정리
Q4.20 사전 랭킹 모델 학습
Q4.21 사전 랭킹 모델 평가 지표
Q4.22 사전 랭킹 모델 알고리즘
Q4.23 사전 랭킹 모델 최적화
Q4.24 랭킹 모델 주요 피처
Q4.25 텍스트 또는 ID 기반 피처
Q4.26 횟수 기반 피처
Q4.27 헤비 랭킹 모델 학습
Q4.28 헤비 랭킹 모델 알고리즘
Q4.29 랭킹 모델 아키텍처
Q4.30 랭킹 모델 예측값 보정
Q4.31 랭킹 모델 평가 지표
Q4.32 다중 작업 모델과 개별 모델
Q4.33 모델 서빙 시스템
Q4.34 캐싱
Q4.35 모델 업데이트
Q4.36 온라인 실험
Q4.37 모델 로드
Q4.38 모델 실험 고려 사항
Q4.39 오프라인 평가 지표
Q4.40 온라인 성능 저하

5장 ML 시스템 설계 2 - 응용
Q5.1 문서 파싱
Q5.2 감성 분석
Q5.3 토픽 모델링 기법
Q5.4 문서 요약
Q5.5 자연어 이해
Q5.6 지도 학습 레이블
Q5.7 비지도 학습 피처
Q5.8 판별적 문제 피처
Q5.9 생성 모델 피처
Q5.10 정보 추출 모델 구축
Q5.11 정보 추출 평가 지표
Q5.12 분류 모델 구축
Q5.13 회귀 모델 구축
Q5.14 토픽 할당
Q5.15 토픽 모델링 평가 지표
Q5.16 문서 클러스터링 모델 구축
Q5.17 클러스터링 평가 지표
Q5.18 텍스트 생성 모델 구축
Q5.19 텍스트 생성 평가 지표
Q5.20 모델링 워크플로
Q5.21 오프라인 예측

6장 ML 인프라 설계
Q6.1 모델 개발 가속화
Q6.2 모델 학습 가속화
Q6.3 모델 학습 분산
Q6.4 모델 학습 파이프라인 평가
Q6.5 분산 학습 오류
Q6.6 모델 업데이트
Q6.7 모델 최적화
Q6.8 서빙 시스템 구성 요소
Q6.9 서빙 시 문제
Q6.10 피처 수화 개선
Q6.11 지연 시간 개선
Q6.12 많은 요청 처리하기
Q6.13 서빙 시 모델 업데이트
Q6.14 모델 배포와 롤백
Q6.15 서버 모니터링
Q6.16 서빙 시 성능 저하

7장 고급 ML 문제
Q7.1 지연된 레이블
Q7.2 레이블 없이 학습하기
Q7.3 가격 모델

부록 A 생성 모델: 노이지 채널 모델에서 LLM까지
A.1 기계 번역(MT)
A.2 자동 음성 인식(ASR)
A.3 트랜스포머로의 수렴
A.4 현실의 과제를 위한 미세 조정

참고자료
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