컴퓨터 이론/딥러닝 썸네일형 리스트형 [머신러닝/딥러닝] 기술면접 질문목록 머신러닝과 딥러닝의 차이점은? 머신러닝을 3가지로 분류한다면? Cross validation이란? gradient descent에 대해서 가능한 자세하게 설명한다면? 모델의 성능 평가 지표에는 무엇이 있는가? 하이퍼파라미터 튜닝은 어떻게 할 수 있을까? normalization과 regularization의 차이는? batch normalization이란? 어떻게 동작하는가? Activation Function에서 RELU함수를 많이 사용하는 이유는? Max Pooling을 하는 이유는? Global Average pooling이란? SVM이란? overfitting이란? CNN의 장점은? 로지스틱 회귀란? 언제 로지스틱 회귀를 사용할 수 있을까? Local Minima를 해결하는 방법은? gradien.. 더보기 이전 1 다음