예시 답변 1
모델 성능 저하 원인을 가설로 검증한 경험
예측 모델의 정확도가 갑자기 떨어졌을 때, 모델 자체보다 입력 데이터가 바뀌었을 가능성을 먼저 가설로 세웠습니다. 최근 데이터 분포를 이전 시점과 비교해보니 특정 피처의 결측치 비율이 크게 늘어난 것을 확인했습니다. 모델을 다시 튜닝하기 전에 데이터 문제를 먼저 의심한 것이 정확한 원인을 빠르게 찾은 방법이었습니다.
모델보다 데이터를 먼저 의심한 판단 순서가 핵심이다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
예측 모델의 정확도가 갑자기 떨어졌을 때, 모델 자체보다 입력 데이터가 바뀌었을 가능성을 먼저 가설로 세웠습니다. 최근 데이터 분포를 이전 시점과 비교해보니 특정 피처의 결측치 비율이 크게 늘어난 것을 확인했습니다. 모델을 다시 튜닝하기 전에 데이터 문제를 먼저 의심한 것이 정확한 원인을 빠르게 찾은 방법이었습니다.
이탈률 증가 원인을 분석하며 처음엔 특정 기능 개편이 원인이라는 가설을 세웠지만, 데이터를 확인해보니 해당 시점과 이탈률 증가가 겹치지 않았습니다. 가설을 폐기하고 다음으로 유입 채널 변화를 가설로 세워 확인했고, 실제로 특정 채널의 신규 유입 품질이 낮아진 것이 원인이었습니다. 가설이 틀렸을 때 빠르게 다음으로 넘어가는 것이 중요하다고 느꼈습니다.
실시간 이상 탐지가 필요한 문제에서, 복잡한 딥러닝 모델 대신 통계 기반의 간단한 이상 탐지 방법을 먼저 적용했습니다. 처리 속도와 해석 가능성이 중요한 문제였기 때문에, 최신 기술보다 문제에 맞는 단순한 방법을 선택한 것이 실제 운영에는 더 적합했습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.