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인공지능 대학원을 준비하는 사람들을 위한 후기 – 구르는돼지
인공지능 대학원 유니스트 연대 성대 한양대 고려대 이렇게 5군데 지원하였고 고려대를 제외한 4군데를 최종합격 했습니다. 1. 컨택이 중요한가?
Source: rollingpig.tistory.com
Date Published: 6/17/2021
View: 1453
AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁 …
현재, ky학부 4학년 재학중인 학생입니다. 학점은 3.9 / 4.5 입니다. 본전공은 문과이지만, 과의 특성상 컴공만큼은 아니겠지마느 python과 java를 …
Source: phdkim.net
Date Published: 1/22/2021
View: 3642
인공지능대학원 입학준비 – 블로그
인공지능대학원 입학을 위해 준비해야 할 것들! 포트폴리오, 프로그래밍 능력, 수학 및 통계 지식,. 영어 능력, 딥러닝 기본 지식, 학부 성적표.
Source: blog.naver.com
Date Published: 9/29/2021
View: 3792
인공지능 대학원 준비 후기 (1)
인공지능 대학원 입학을 목표로 계속해서 공부를 했습니다. 정말로 할게 많더라구요.. 학교 학점관리, 외부 프로그래밍 활동, 영어 성적, 개인 코딩 공부 …
Source: candyz.tistory.com
Date Published: 5/16/2021
View: 2800
직장인 인공지능 대학원 합격 후기 2탄(면접질문 및 준비과정)
안녕하세요 🙂 이번에는 직장인 인공지능 대학원 합격후기 면접편을 공유드릴려고해요. 자기소개서 합격 후에 인터넷에 면접 질문이랑 후기를 찾아 …
Source: shiningyouandme.tistory.com
Date Published: 5/26/2022
View: 4595
2. 대학원 준비 및 합격 – 면접준비,면접과정(포항공과대학교 …
다음학교는 포항공대 AI 대학원 합격후기 및 준비방법이다. 포항공과대학교에 지원할때는 컴퓨터공학과가 아닌 AI대학원에 지원했다.
Source: jihyunlee.tistory.com
Date Published: 8/2/2021
View: 9774
AI 대학원 면접 준비 – 전공 질문 리스트 – Fennec
본 질문들은 필자가 KAIST AI 대학원 면접을 준비하면서 만든 질문 리스트입니다. 머신러닝, 확률, 선형대수학과 관련된 질문들로 모두 답해야 하는 …
Source: jrc-park.tistory.com
Date Published: 12/15/2021
View: 3312
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 대학원 준비
- Author: 스카이대학원
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- Date Published: 2021. 2. 3.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=V4XEK43EyRQ
인공지능 대학원을 준비하는 사람들을 위한 후기
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대학원 생활 1년을 돌아보며 누군가에게는 필요할 글을 남겨 놓는다.
해당 글은 네이버 카페에 본인이 2020년 말에 작성한 글이다.
인공지능 대학원 유니스트 연대 성대 한양대 고려대 이렇게 5군데 지원하였고 고려대를 제외한 4군데를 최종합격 했습니다.
1. 컨택이 중요한가?
저는 컨택 하나 없이 모두 지원하였습니다…
그 결과 고려대는 떨어졌구요.
고대를 원하신다면 교수님의 오케이 사인이 있어야 합니다. (고대 대학원 친구에게 들은바입니다) 나머지 대학은 인공지능 학과 특유의 높은 경쟁률이 작용해서 인지 일단 뽑고 그 후에 지도교수님 배정을 하더군요.
“하지만, 입학 후 시간을 보내며 느낀 점은 컨택은 필요합니다. 무조건 필요합니다. 먼저 연락하셔서 어떻게든 연구실을 찾으세요. 빠르면 빠르실 수록 좋습니다.”
2. 면접 준비는? 알아서…ㅎ
선형대수 확통 기본적인 인공지능 지식들을 많이 물어봅니다.
면접 난이도는 성대=유니스트>고려대>>>한양대>>>연세대 였습니다.
성대의 경우 인공지능에 대한 깊은 지식까지 요구했습니다. 전반적인 이해와 여러 방식들에 대한 폭 넓은 지식이 필요합니다.
유니스트의 경우 확률 통계를 기반으로 인공지능에 대해 얼마나 아는지 물어봤습니다. 다만 영어로 면접이 진행되었고 영어로 답변하는게 여간 어려운일이 아니었습니다. 시간도 거의 40분을 넘는 시간으로 진행됩니다.
고려대는 면접 비중보다는 교수님과의 컨택이 중요한 듯 합니다. 면접 시간은 5명이 보는데 10분도 안걸렸습니다. 간단하면서 어려운 질문 딱 던지고 대답 하고 넘어가는 형식이었습니다. 수학적 지식과(선형대수) 인공지능 지식을 물어봤습니다.
한양대는 질문의 수준이 학부 내용에 머물러있습니다. 배운것을 기반으로 질문이 들어왔습니다. 자신이 수강한 과목을 잘 알면 크게 어렵지 않을 듯 합니다.
연세대는 면접 자체는 자기소개 정도로 끝납니다.
하지만 연대는 필기시험이 따로 있습니다. 필기를 포함한 난이도로 다시 배열하자면
연대>성대=유니스트>>고대>>>>>한양대
입니다. 필기고사는 문제 자체는 쉬운편이나 풀어야 한다는 점과 모든 문제가 영어로 되어있어 용어를 잘 알아야 한다는 점이 포인트입니다.
실제로 저는 한 문제는 용어를 몰라 틀렸습니다. (뭘 구하라는데 그게 뭔지를 몰랐습니다. 나중에 보니 알고 있던 개념이더라구요.)
3. 합격후..?
성대는 합격 후 일괄적으로 교수님을 배정하는 시스템을 가지고 있습니다. 아주 좋다고 생각합니다. 지도교수 선정에 있어 크게 고민 안하셔도 됩니다. 학교 합격이 우선입니다.
성대를 제외한 다른 학교들은 적어도 지원서를 넣는 시점에선 원하는 교수님들께 메일을 보내시길 추천드립니다.
연대의 경우 저는 최종 합격 후에야 컨택을 진행하였고 (합격 할 줄 몰랐습니다…ㅎ) 운이 좋아 원하는 교수님의 연구실로 갈 수 있게 되었습니다.
4. 본인 합격 당시 스펙
지거국 4.1/4.5
토익 715
인공지능 관련 총장상 2개 보유
특허 1개 보유
+ 1년간 지내며 느낀점.
인공지능에 대해 최소한은 아는 사람을 뽑는 듯 합니다.
연세대의 경우 경쟁률은 대략 1/5~7 정도 인듯 합니다. (더 높을 수도 있습니다.)
저 처럼 여러 학교에 붙는 분들이 분명 있겠지만 그렇다고 추가모집은 없습니다.
+ 현재 연세대학교 인공지능학과 겸임교수이신 어영정 교수님 연구실 소속이며 어영정 교수님은 정말 좋으십니다…
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AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁드립니다ㅠㅠ)
현재, ky학부 4학년 재학중인 학생입니다.
학점은 3.9 / 4.5 입니다.
본전공은 문과이지만, 과의 특성상 컴공만큼은 아니겠지마느 python과 java를 활용한 프로젝트 경험이 몇 있습니다.
최근 몇개월전부터 AI 분야에 관심이 많이 생겨서, 스스로 공부를 하는 중입니다.
여러 글을 찾아보았고, 수학적인 기반이 필요하다는 이야기가 많아서 지금 MOOC로 선형대수학을 다 공부했고, 확률과 통계나 수학적인 기반을 혼자 조금 더 공부할 생각입니다. (어느정도 선까지, 필수적으로 공부해야하는 부분이 어느 것이 있는지 알려주시면 그것도 감사드리겠습니다. 아 그리고 AI 강의 관련해서는 지금 앤드류응 교수님의 머신러닝을 거의 다 들어가고 여력이 되면 standford의 c231도 들어볼 생각입니다!
python은 무리없이 코딩을 할 수 있는 수준인 상태라서, 파이썬이 딥러닝과 머신러닝 구현에 많이 쓰인다는 말을 듣고
딥러닝, 머신러닝 코드를 제가 혼자서 구현하지는 못하지만, 교재를 하나 사서 다 한번씩은 구현은 해본 상태이고 코드를 보면 아 대충 이런 코드구나 이해는 하는 수준입니다.
여기까지 저에 대한 배경정보인 거 같고,, 제가 현 상황에서 일단 AI 프로젝트 관련 경험이 없는 것이 너무 걱정이 되는 부분인데 다른 여러 글들을 찾아보면, dacon이나 kaggle로도 많이 참여를 해보고 결과물을 만들거나, 논문을 스스로 작성해보라는 것도 봤는데
논문을 작성하는 것은 너무 저에게 큰 수준인 것 같고 막막하기라도 합니다!
지금 제가 할 수 있는 현실적인 조언이나 구체적인 조언들 주시면 너무 감사히 듣겠습니다!!
아, 제가 잘 모르지만 대충은 조심스럽게 ky나 성대 한양대 인공지능 대학원 생각중입니다. 긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다. 가능성이 얼마나 되는지도 써주시면 선배님들의 조언 귀담아 듣겠습니다!
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인공지능 대학원 준비 후기 (1)
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이제 2021년 입니다.
다들 새해 복 많이 시길 바랍니다!
오늘은 2020년도에 제가 준비했던 인공지능 대학원 준비 후기를 포스팅 하려 합니다.
제가 학교를 다니기 시작해서 졸업을 1년 남긴 시점부터
인공지능 대학원이 선정되었고 저는 그때 부터 일반대학원 진학을 포기하고
인공지능 대학원 입학을 목표로 계속해서 공부를 했습니다.
정말로 할게 많더라구요.. 학교 학점관리, 외부 프로그래밍 활동, 영어 성적, 개인 코딩 공부 등등..
학교를 다니면서 나름 열심히 하기 위해서 외부 활동 참여, 공모전, 프로젝트 등등을 해왔지만,
인공지능이라는 것에 무지했던 저였기에
초기에 진입장벽이 너무 높아서 애를 먹었습니다..ㅠㅠ 힘들었어요
그렇지만 제가 초기에 인공지능 입문에 있어서 코딩 측면, AI 이론 측면, 이론+수학 측면
이렇게 3가지 조건을 하나씩 갖춘 참고 도서도 알려드릴까 합니다.
저도 이 책들을 보고 공부했습니다! 많은 도움이 되었습니다.
1. 골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛
요즘은 다들 TF 2.0으로 변화하는 추세여서 이 책이 시대와는 안 맞을 수 있는데요
그래도 제가 당시에 이책으로 공부할 때 가장 좋았던 점은 쉽게 코드 측면에서 이론을 접근하니깐
좀 더 직관적 이해가 가능했습니다!
2. 김성훈 교수님의 딥러닝 수업
가장 잘 알려져 있고 아마도 가장 쉽고 간략하게 AI 이론을 설명해 놓은 강의가 아닐까 생각합니다!
URL : hunkim.github.io/ml/
3. 인공지능을 위한 수학
이 책은 제가 인공지능의 신경망 파트 공부할 때 어떤 수식을 기반으로
신경망이 동작하고 내부 함수들은 어떻게 구현되었는지를 공부할때
많은 도움이 되었던 책입니다.
추가적으로 인공지능을 공부하기 위해서는 선형대수 공부를 병행하는 것이 제일 좋지만,
처음으로 AI를 입문한다면 이 책을 통해서 수학을 기초부터 자연스럽게 습득해 볼 수 있을 것 같아서 추천드립니다!!
이 책 외에도 각자 개인의 노력이 더해진다면
더욱 좋을 수 밖에 없겠죠??
오늘도 감사드리며 인공지능 대학원 준비 후기 포스팅을 마치겠습니다.
감사합니다.
#위의 도서 추천관련 내용글들은 절대 광고가 아님을 말씀드립니다.#
자기소개서 작성 팁 바로가기=>
candyz.tistory.com/14
두번째 포스팅 바로가기=>
candyz.tistory.com/6
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직장인 인공지능 대학원 합격 후기 2탄(면접질문 및 준비과정)
안녕하세요 🙂
이번에는 직장인 인공지능 대학원 합격후기 면접편을 공유드릴려고해요.
자기소개서 합격 후에 인터넷에 면접 질문이랑 후기를 찾아봤는데, 직장인 대핵원이기 때문에 질문 난이도가 높지 않다고 하더라구요…
공통적으로 아래와 같은 질문들이 인터넷에서 쉽게 볼 수 있는 면접 질문 리스트입니다.
1. 자기소개
2. 현재 하고 있는 업무 소개
3. 업무와 대학원 진학의 연관성
4. 다른 지원자와 차별되는 나만의 장점
5. 연구하고 싶은 분야
6. 졸업 후 계획
7. 자기소개서 기반 질문
실제 인공지능 대학원 면접에서 나온 질문은?
1. 자기소개 2. 현재 하고 있는 업무 4. 다른 지원자와 차별되는 나만의 장점 이렇게 나왔습니다.
1. 자기소개와 2. 현재 하고 있는 업누는 3개의 대학교 모두 공통적으로 나왔고, 4. 다른지원자와 차별되는 나만의 장점은 1번 나왔습니다.
그럼 제가 기억은 잘 안나지만 직접 면접 나온 질문들을 공유드릴게요.
5명~6명이 1조로 면접을 봅니다.
– K대(대면):
1) 자기소개 및 업무
2) 전공질문시작: 딥러닝의 문제점과 해결방법은?
3) PCA란 무엇인가
4) Linear regression이 무엇인지 설명하시오
5) 그밖에 자기소개 관련 심층 질문들..
– Y대(비대면):
1) 자기소개 (30초)
2) 인공지능관련 질문 13개중 1개 선택해서 대답(1분 30초)
※ 질문(기억이 잘 안나지만 적어볼게요..): attention 관련/ rnn, lstm, gru모델 설명/ regulation 종류와 쓰는이유/
비정형분석 알고리즘/ 기계학습과 딥러닝의 차이/ self supervise란
– S대(비대면):
1) 자기소개
2) 자기소개 심층 질문(이어서 전공 관련 질문으로 자연스럽게 넘어가서 질문하십니다.)
저는 사실 K대가 가장 먼저 면접을 보는 일정이여서 가벼운 마음으로 갔었는데, 정말 깜짝놀랬어요…
전공 관련 질문이 있었고, 난이도가 꽤 있었습니다ㅜㅜ..
그래서 경각심을 가지고 다음 면접을 준비했습니다.. 그때부터 부랴부랴 인공지능 관련 공부를 했던 거 같아요..
시간이 없어서 인터넷에서 인공지능 관련 질문(직장인 대학원X, 일반대학원생O)을 수집해서 공부했습니다.
공부했던 면접 예상 질문들을 공유드릴게요.
1) AI, ML, DL의 차이점
2) 지도학습, 비지도학습, 강화학습 정의 및 종류
3) eigenvector, eigenvalue란
4) pca 개념설명
5) singular value decompositon이란
6) precision, recall, F1의 무엇이고 왜 쓰는가
7) MLE와 MAP의 가장 큰 차이점은?
8) 베이즈 정리란
9) SVM이란
10) Kernel Trick이란
11) FC Layer란
12) 활성함수 종류란 사용하는 이유
13) Backpropagation(역전파)이란
14) 경사하강법이란
15) convolution layer란:
16) Batch normalization이란
17) RNN/ LSTM/ ATTENTION이란
아래는 제가 위 예상 면접 질문에 대한 답변을 적은 거에요. (맞는지 틀린지 모릅니다!!ㅠㅠ 참고만 해주세요.)
모두모두 좋은 결과 있으시길 바랍니다.
긴글읽어주셔서 감사합니다.
▼ 인공지능 대학원 자소서 준비과정 공유
https://shiningyouandme.tistory.com/47
면접준비,면접과정(포항공과대학교 인공지능 대학원)
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다음학교는 포항공대 AI 대학원 합격후기 및 준비방법이다.
포항공과대학교에 지원할때는 컴퓨터공학과가 아닌 AI대학원에 지원했다.
처음에는 컴퓨터 공학과에 지원하려고 했는데 컴퓨터 공학과의 면접 문제들을 보니 내가 학부에서 배우지 않은 수업(전공 과목 편식을 좀 했다.., 논리회로 이런거 안들었음..)에 대한 질문도 많이 나와서 면접을 위해 공부할게 너무 많았다.
차라리 수학, 알고리즘을 물어보는 AI대학원의 면접이 좀 더 유리할 것 같아서 AI대학원으로 지원하였다.
포항공과대학교 인공지능 대학원
포항공과 대학교(이하 포스텍) AI대학원에서는 수학, 알고리즘 능력을 평가한다. 포스텍은 1차 서류 평가에서 합격한 사람을 대상으로 면접의 기회가 주어진다.
수학은 “mathematics for machine learning” 에서 1/2 정도가 시험범위에 들어간다. 확률, 선대, 미분 등 머신러닝에 필요한 다양한 수학을 소개하는 책이고 각 장의 끝에는 연습문제가 있다. 내가 면접을 볼 때는 코로나가 심해서 면접이 아닌 지필평가로 치뤄졌다. 지필평가인 만큼 연습문제를 많이 풀어봐야 할 것 같아서, 개념 공부 후 연습문제를 푸는 식으로 공부했다.
모든 연습 문제를 풀어보면 가장 좋을테지만, 시간이 부족해서 연습문제 중에서 눈에 들어오는 문제 좀 쉬워보이는 문제 위주로 풀었다.
해답지는 https://github.com/ilmoi/MML-Book 에서 찾아 볼 수 있다. 근데 여기에 있는게 전부 정답은 아닌 것 같다..!
알고리즘은 http://algorithmics.lsi.upc.edu/docs/Dasgupta-Papadimitriou-Vazirani.pdf 이 책이 시험 범위였다. 이 책도 연습문제가 있었는데 solution 파일을 찾지 못해서 chegg 라는 유료 영문사이트에 일주일정도 가입해서 문제의 답을 맞춰보았다.
면접(지필평가)
원래는 면접 평가로 이뤄졌어야 했는데 내가 시험칠때는 코로나가 워낙 심하던 때라 각 자리에서 시험지를 나눠주고, 시험 문제를 푸는 형식으로 진행되었다.
학교에 모이니 샌드위치와 음료 등 행정실에서 든든히 챙겨주셔서 감동이 있었다..!
시험은 큰 강당에 모여서 다같이 문제를 풀었다. 범위가 넓은만큼 문제가 쉽게 나왔다. 어려운걸 깊게 공부하는 것 보다는 연습문제의 10 번 이내 번호들을 잘 풀어보는게 도움이 되었다.
또한 수학파트에서는 부등식 공식들(체비셰프? 이런거..?)을 알고 있어야 증명이 가능한 문제들이 나왔다. 이런건 단시간에 준비하기 어려워서 수업시간에 증명하는걸 꼼꼼히 봐두면 도움이 될 것 같다!
알고리즘 파트에서는 알고리즘 수행시간 구하기, 소팅에 관한 문제, 그리고 알고리즘이 최적인걸 증명해 보아라는 문제가 나왔다.(이것 말고도 여럿 있었는데 기억이 안남..!)
포항공대도 합격 발표 후 연구실과 개인적으로 최종 컨택하는 절차가 있었다. 다행히 포항공대에서 원하는 연구실에 입학할 수 있어서 최종적으로 포항공대에 입학하기로 결정하였다!
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AI 대학원 면접 준비 – 전공 질문 리스트
본 질문들은 필자가 KAIST AI 대학원 면접을 준비하면서 만든 질문 리스트입니다.
머신러닝, 확률, 선형대수학과 관련된 질문들로 모두 답해야 하는 것은 아니며,
알고있는 지식의 정도를 확인하는데 도움이 될 것 같습니다.
Statistic / Probability
🧐 Central Limit Theorem 이란 무엇인가?
🧐 Central Limit Theorem은 어디에 쓸 수 있는가?
🧐 큰수의 법칙이란?
🧐 확률이랑 통계랑 다른 점은?
🧐 Marginal Distribution이란 무엇인가?
🧐 Conditional Distribution이란 무엇인가?
🧐 Bias란 무엇인가? [Answer Post]
🧐 Biased/Unbiased estimation의 차이는? [Answer Post]
🧐 Bias, Variance, MSE란? 그리고 그들의 관계는 무엇인가?
🧐 Sample Variance란 무엇인가?
🧐 Variance를 구할 때, N대신에 N-1로 나눠주는 이유는 무엇인가?
🧐 Gaussian Distribution에서 MLE와 Sample Variance 중에 어떤 걸 사용해야 하는가?
🧐 Unbiased Estimation은 무조건 좋은가?
🧐 Unbiaed Estimation의 장점은 무엇인가?
🧐 Binomial, Bernoulli, Multinomial, Multinoulli 란 무엇인가?
🧐 Beta Distribution과 Dirichlet Distribution이란 무엇인가?
🧐 Gamma Distribution은 어디에 쓰이는가?
🧐 Possion distribution은 어디에 쓰이는가?
🧐 Bias and Varaince Trade-Off 란 무엇인가? [Answer Post]
🧐 Conjugate Prior란?
🧐 Confidence Interval이란 무엇인가?
🧐 covariance/correlation 이란 무엇인가?
🧐 Total variation 이란 무엇인가?
🧐 Explained variation 이란 무엇인가?
🧐 Uexplained variation 이란 무엇인가
🧐 Coefficient of determination 이란? (결정계수)
🧐 Total variation distance이란 무엇인가?
🧐 P-value란 무엇인가?
🧐 likelihood-ratio test 이란 무엇인가?
Machine Learning
🧐 Frequentist 와 Bayesian의 차이는 무엇인가?
🧐 Frequentist 와 Bayesian의 장점은 무엇인가?
🧐 차원의 저주란?
🧐 Train, Valid, Test를 나누는 이유는 무엇인가?
🧐 Cross Validation이란?
🧐 (Super-, Unsuper-, Semi-Super) vised learning이란 무엇인가? Supervised Learning / Unsupervised Learning / Semi-Supervised Learning
🧐 Decision Theory란?
🧐 Receiver Operating Characteristic Curve란 무엇인가?
🧐 Precision Recall에 대해서 설명해보라
🧐 Precision Recall Curve란 무엇인가?
🧐 Type 1 Error 와 Type 2 Error는?
🧐 Entropy란 무엇인가?
🧐 KL-Divergence란 무엇인가?
🧐 Mutual Information이란 무엇인가?
🧐 Cross-Entropy란 무엇인가?
🧐 Cross-Entropy loss 란 무엇인가?
🧐 Generative Model이란 무엇인가?
🧐 Discriminative Model이란 무엇인가?
🧐 Discrinator function이란 무엇인가?
🧐 Activation function이란 무엇인가?3가지 Activation function type이 있다. Ridge activation Function / Radial activation Function / Folding activation Function
🧐 CNN에 대해서 설명해보라
🧐 RNN에 대해서 설명해보라
🧐 Netwon’s method란 무엇인가?
🧐 Gradient Descent란 무엇인가?
🧐 Stochastic Gradient Descent란 무엇인가?
🧐 Local optimum으로 빠지는데 성능이 좋은 이유는 무엇인가?
🧐 Internal Covariance Shift 란 무엇인가?
🧐 Batch Normalization은 무엇이고 왜 하는가?
🧐 Backpropagation이란 무엇인가?
🧐 Optimizer의 종류와 차이에 대해서 아는가?
🧐 Ensemble이란?
🧐 Stacking Ensemble이란?
🧐 Bagging이란?
🧐 Bootstrapping이란?
🧐 Boosting이란?
🧐 Bagging 과 Boosting의 차이는?
🧐 AdaBoost / Logit Boost / Gradient Boost
🧐 Support Vector Machine이란 무엇인가?
🧐 Margin을 최대화하면 어떤 장점이 있는가?
Linear Algebra
🧐 Linearly Independent란?
🧐 Basis와 Dimension이란 무엇인가?
🧐 Null space란 무엇인가?
🧐 Symmetric Matrix란?
🧐 Possitive-definite란?
🧐 Rank 란 무엇인가?
🧐 Determinant가 의미하는 바는 무엇인가?
🧐 Eigen Vector는 무엇인가?
🧐 Eigen Vector는 왜 중요한가?
🧐 Eigen Value란?
🧐 SVD란 무엇인가?→ 중요한 이유는?
🧐 Jacobian Matrix란 무엇인가?
단순히 개념을 물어보는 질문도 있고, 조금더 Advanced된 질문들도 있습니다. 정답을 암기하는 것보다 각 개념들이 지니는 의미를 이해하고 정답을 찾아가면서 공부하시는 것을 추천드립니다. 🤗🤗
정답
[1] Machine Learning에서 Bias란 무엇인가? [2] Biased, Unbiased Estimator란 무엇인가? [3] Bias-Variance Trade-off [4] Machine Learning에서 Overfitting과 Underfitting은 뭘까..? [5] Overfitting을 해결하는 방법 3가지
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