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•  특이사항 : 1장 ML 면접에 임하기테크니컬 폰 스크린ML 기본 지식 면접ML 코딩 면접ML 시스템 설계 면접기타 면접우수한 답변의 필수 요소2장 ML 기본 지식Q2.1 데이터셋 수집 단계Q2.2 데이터 수집 시 문제Q2.3 데이터 수집 시 고려 사항Q2.4 레이블 불균형 처리Q2.5 누락된 레이블 처리Q2.6 입력 피처 유형Q2.7 피처 선택과 중요도Q2.8 피처 선택 방법Q2.9 누락된 피처값Q2.10 모델링 알고리즘Q2.11 로지스틱 회귀 작동 방식Q2.12 로지스틱 회귀 손실 함수Q2.13 경사하강법 최적화Q2.14 하이퍼파라미터 튜닝Q2.15 모델 과적합 처리Q2.16 정규화 기법Q2.17 선형 회귀와 로지스틱 회귀Q2.18 신경망 활성화 함수Q2.19 의사 결정 트리 랜덤 포레스트 그래디언트 부스팅 결정 트리Q2.20 부스팅과 배깅Q2.21 비지도 학습 기법Q2.22 k-평균 작동 방식Q2.23 준지도 학습 기법Q2.24 손실 함수 유형Q2.25 손실 함수 볼록성Q2.26 분류 모델 평가 지표Q2.27 회귀 모델 평가 지표Q2.28 모델 최적화Q2.29 모델 성능 개선3장 ML 코딩Q3.1 k-평균Q3.2 k-최근접 이웃Q3.3 의사 결정 트리Q3.4 선형 회귀Q3.5 평가 지표Q3.6 저수지 샘플링Q3.7 확률 문제Q3.8 해시 테이블과 분산 프로그래밍 문제Q3.9 그래