이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 모델 성능을 개선할 때 가장 먼저 보는 건 데이터 품질과 피처 엔지니어링입니다. 모델을 바꾸기 전에 데이터에서 개선할 여지가 없는지를 먼저 확인하는 게 효율적입니다. 학부 프로젝트에서 불균형 데이터에 SMOTE를 적용하거나 클래스 가중치를 조정해서 성능을 높인 경험이 있습니다. 또 교차 검증으로 과적합 여부를 먼저 확인하고, 하이퍼파라미터 튜닝은 그 이후에 진행했습니다.
모델 구조 변경이나 앙상블은 기본 실험을 충분히 한 뒤에 고려하는 편입니다. 성능 개선의 80%는 좋은 데이터와 명확한 평가 지표에서 온다는 것을 반복 경험으로 알게 됐습니다. 앞으로도 데이터 품질과 평가 지표를 먼저 확인하고 모델을 개선하는 방식을 유지하겠습니다.
성능 개선의 80%는 좋은 데이터와 명확한 평가 지표에서 온다는 것을 반복 경험으로 알게 됐습니다. 모델 구조 변경은 기본 실험을 충분히 한 뒤에 고려하는 것이 효율적인 개발 순서입니다.
졸업 프로젝트에서 이탈 예측 모델을 만들면서 초기 정확도가 기대보다 낮아 개선 방향을 찾아야 했습니다.
처음에는 피처를 많이 넣으면 성능이 오를 거라 생각했는데, 피처 중요도를 확인해보니 실제로 기여하는 변수가 전체의 30% 정도에 불과했습니다. 불필요한 피처를 제거하고 남은 피처를 정규화했더니 과적합이 줄면서 검증 세트 AUC가 0.72에서 0.81로 올랐습니다. 이 과정에서 SHAP 값으로 어떤 피처가 예측에 어떻게 기여하는지를 시각화했는데, 예상과 다른 변수가 중요한 역할을 하고 있다는 것 자체가 인사이트였습니다.
데이터를 많이 넣는 것보다 어떤 정보가 진짜 신호인지를 구분하는 과정이 성능 개선의 시작이라는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 모델의 판단 근거를 설명할 수 있어야 실제로 활용 가능한 모델이 된다고 생각합니다.
딥러닝 과목 프로젝트에서 이미지 분류 모델의 테스트 정확도가 정체되는 구간이 생겼습니다.
단일 모델 튜닝만으로는 한계가 보여서 세 가지 서로 다른 아키텍처를 각각 학습시키고 예측 확률의 평균을 내는 앙상블 방식을 시도했습니다. 모델마다 잘 잡아내는 패턴이 달라서 합쳤을 때 개별 모델보다 오류가 줄었습니다. 단순 보팅이 아니라 각 모델이 틀리는 케이스를 분석해서 가중치를 조정하는 방식도 실험해봤는데, 이쪽이 단순 평균보다 약 2%p 정확도가 높았습니다.
이 경험에서 배운 건 실험을 설계할 때 '무엇을 비교할 것인가'를 먼저 정해야 결과를 해석할 수 있다는 점이었습니다. 실험을 많이 돌리는 것보다 조건을 하나씩 바꿔가며 원인을 추적하는 방식이 실질적인 개선으로 이어졌습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대카드/현대커머셜 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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