이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
머신러닝 모델을 최적화할 때는 무엇이 성능에 가장 큰 영향을 주는지를 먼저 파악하는 것이 중요합니다. 무턱대고 하이퍼파라미터를 바꾸면 어떤 변경이 효과를 냈는지 알기 어렵기 때문에, 한 번에 하나씩 변경하는 방식을 씁니다. 수업 과제에서 분류 모델을 튜닝할 때, 러닝레이트와 트리 깊이를 그리드 서치로 탐색하고 교차 검증으로 과적합 여부를 확인했습니다. 단순히 검증 정확도만 보는 게 아니라 학습 곡선을 그려서 과적합·과소적합 여부를 확인하는 것이 도움이 됐습니다. 성능이 잘 안 오를 때는 모델보다 데이터 품질을 먼저 의심합니다. 이상치 처리나 피처 엔지니어링이 모델 변경보다 효과적인 경우가 많았습니다.
최적화는 좋은 모델을 고르는 것만큼 데이터를 제대로 이해하는 것이라는 걸 반복 경험으로 배웠습니다.
머신러닝 모델 최적화에서 그리드 서치는 탐색 범위가 넓으면 시간이 너무 오래 걸리는 자리가 생긴다는 것을 경험했습니다. 하이퍼파라미터 수가 늘어날수록 조합이 기하급수적으로 늘어나는 자리가 있고, 더 스마트한 탐색 방식이 필요한 자리가 됩니다.
Optuna로 베이즈 최적화를 적용했을 때 그리드 서치보다 적은 시도 횟수로 더 좋은 하이퍼파라미터 조합을 찾은 경험이 있었습니다. 동시에 검증 정확도는 높은데 훈련 정확도와 차이가 크게 나는 과적합을 발견해 L2 정규화(Ridge) 강도를 높여 가중치를 줄이는 방식으로 개선했습니다.
탐색 효율과 정규화를 함께 쓰는 것이 최적화 시간을 줄이면서 과적합을 잡는 자리라고 생각합니다. 함께가 있어야 최적화가 됩니다.
지금도 ML 최적화는 좋은 도구 선택과 정규화 전략이 같이 작동해야 완성되는 자리라고 생각합니다. 같이가 있어야 완성이 됩니다.
머신러닝 모델 최적화에서 정확도 수치만 보면 어떤 피처가 결과를 만드는지 모르는 자리가 생긴다는 것을 알고 있습니다. 최적화를 하면서 모델이 어떤 자리를 보고 판단하는지를 함께 확인하지 않으면 설명하기 어려운 블랙박스가 되는 자리가 됩니다.
분류 모델 최적화에서 AUC-ROC를 기준 지표로 쓰고, 최적화 후 SHAP 값으로 어떤 피처가 예측에 가장 크게 기여하는지를 확인했습니다. 비즈니스 관점에서 중요한 피처가 모델 판단에도 높게 반영되는지를 검증하면서, 수치 성능과 설명 일관성이 함께 갖춰져야 실무에 쓸 수 있는 모델이 된다는 것을 배웠습니다. AUC만 높고 설명이 안 되는 모델은 비즈니스 결정에 쓰기 어려운 자리가 됩니다.
성능과 설명 가능성이 함께여야 모델이 실전에서 쓸 수 있는 자리라고 생각합니다. 함께가 있어야 실전이 됩니다.
지금도 ML 최적화는 지표 수치가 아니라 비즈니스 목표와 맞는 모델을 만드는 자리라고 생각합니다. 목표가 있어야 최적화가 됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성웰스토리 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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