예시 답변 1
약 90초
경험 기반 솔직한 접근
AI 프로젝트에서 사용한 모델은 분류 문제에서 랜덤 포레스트와 XGBoost입니다. 데이터 불균형이 있었고 특성 중요도를 빠르게 파악해야 했기 때문에, 앙상블 기반 모델이 초기 탐색에 적합했습니다. 선형 모델로 먼저 베이스라인을 만들고, 이후 트리 기반 모델로 성능을 높이는 순서로 진행했습니다. 회귀 문제에서는 LASSO를 사용해 불필요한 특성을 자동으로 제거했고, 과적합을 줄이는 데 효과적이었습니다. 모델 선택 기준은 성능 지표뿐 아니라 해석 가능성도 함께 고려했습니다. 의사결정자에게 모델 결과를 설명해야 하는 상황에서는 블랙박스보다 해석 가능한 모델이 더 유용합니다.
이 결의 특징
모델 선택의 현실적 제약을 명시했습니다. 데이터 불균형과 특성 중요도 파악의 필요라는 조건에서 앙상블 기반 모델을 택했습니다. 선형 모델로 베이스라인을 먼저 만드는 단계적 접근이 담겼습니다. 해석 가능성도 함께 고려한 다층적 판단입니다.
이 결이 통하는 자리
성능 지표와 해석 가능성의 트레이드오프를 의식한 답변이 실무 판단 역량으로 인식됩니다. 의사결정자에게 설명해야 하는 상황을 미리 고려한 모델 선택이 조직의 맥락을 이해하는 전문가로 읽힐 때 통합니다.