머신러닝,딥러닝

보아즈(boaz) 19기 서류 지원 및 면접 후기

mcdn 2022. 7. 7. 18:28
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데이터 분석 관련 연합동아리 보아즈에 지원한 후기


I. 일정

6/24 금요일 서류 전형 접수
6/29 수요일 서류 합격 발표 오후 6시
7/2~7/3 면접
7/4 최종합격 발표 오후 6시



II. 서류 전형

1. 자기 소개 및 지원동기
-> 보아즈는 시각화, 엔지니어링, 분석 세 가지 부문이 있으므로 지원한 분야에 맞게 대답하는 것이 중요할 듯 하다. 나는 데이터 분석을 지원했고 (데이터 분석 관련 꿈이 있다. 지금까지 했던 공부는 다음과 같고, 더 데이터 쪽 심화 공부를 하고 싶어서 세미나 등 커리큘럼이 매력적인 보아즈에 지원했다.) 식으로 작성했다.

2. 딥러닝, 머신러닝, 분석 관련된 프로젝트 설명. 프로젝트 경험이 없다면 공부 경험을 구체적 서술.
-> 키워드는 "구체적"일 것 같다. 그냥 데이터 분석 관련된 이런 저런 강의를 들었다고 나열하기 보다, 프로젝트 하나가 발달되는 과정 그리고 그 속에서 내가 했던 역할을 잘 나타내는 것이 중요할 것 같다. 프로젝트 경험이 없더라도 한 개념을 깊게 탐구했거나 개념을 응용한 경험이 있으면 좋을 것 같다. 이 질문에 대한 내 답변은 ( 프로젝트 주제 선정 배경과 해결이 필요한 이유, 문제 해결을 위한 필요한 모델 조사, 실제로 선정한 모델, 모델 성능을 평가하기 위해 사용한 지표와 데이터셋, 그리고 프로젝트 전반적인 결과 또는 마무리) 이렇게 전개했다. 평가나 결과를 숫자로도 쓸 수 있다면 더 좋을 것 같다.

3. 열정을 가지고 끝까지 마무리 했던 경험 또는 하고 있는 경험
-> 어떤 일이든 역경에도 불구하고 끝까지 마무리한 경험을 서술하면 좋을 것 같다. 나는 (팀 분위기를 바꾸려고 노력했던 경험)을 담았다. 아예 참여를 안하는 것보다 그냥 방관하는 분위기가 개인적으로 더 힘들었던 경험이 있어서 참여율을 높이려고 노력했던 일들을 담았다.

4. 깃허브, 블로그 등 참고할만한 사이트 주소
-> 나는 깃허브를 첨부했는데 실제로 면접에서 확인했다는 말을 하셔서 놀랐다. ㅋㅋ 잔디가 나름(?) 꾸준히 심어져 있어서 성실성에 플러스 요인이었을 듯


III. 서류 합격과 면접 준비

수요일 서류 합격하고 보니까 분석 부문에 면접자가 38명 정도였다. 대략 1.5배인 것으로 추정.
면접 준비는 기술적인 거 물어볼까봐 회귀분석, 머신러닝 분류 같은거도 공부했는데 하나도 안 나옴..ㅋㅋㅋ
면접은 그냥 자기소개서 위주로 준비하는 걸로! 그리고 딥러닝 모델 쓰면 무조건 모델 설명 부탁하니까 꼭꼭 공부해가자


IV. 질문

1. 자기소개 및 지원동기
2. 하고 싶은 프로젝트
3. mAP 설명과 최종 선택한 모델에 대한 설명
4. 이미 숱한 프로젝트 해본 것 같은데 괜찮은지?
5. 하고 싶은 말

3. mAP 설명
이건 예상해서 공부하고 갔다. (mAP는 precision recall 곡선함수를 사용해서 detection model의 성능을 평가하는 지표를 의미합니다. 이 때 precision은 옳게 검출한 비율이고 recall은 검출해야하는 정답 중 성공적으로 검출한 비율을 의미합니다. 모델이 자신 있어하는 정답을 나열해서 계산한 결과를 그리면 우하향하게 되는데 이때 곡선의 아래 면적의 넓이가 ap가 됩니다. 만약 분류가 여러 개 있다면 mean 평균이 앞에 붙어서 mAP가 됩니다.)

3-1. yolo 최종 모델 설명
(우리가 한 프로젝트가 실시간 검출이 중요했기 때문에 정확한 검출 뿐만 아니라 빠른 추론 속도가 중요했습니다. 따라서 map뿐만 아니라 fps를 측정해서 다른 모델보다 약 3배 더 빠른 욜로를 선택하게 되었습니다. 욜로는 기존 2스테이지 모델과 다르게 localization + classification을 동시에 수행해서 실시간 검출을 할 수 있었습니다. 이전 모델들은 위치를 찾고 그 영역을 추출해서 분류 했다면 욜로는 이미지를 일정한 간격으로 나누고 일정 범위 내에서 bbox를 추측하게 했습니다. 그리고 그 일정 범위 내의 클래스도 예측하도록 했습니다. 이렇게 두 과정을 동시에 수행해서 성능과 속도를 모두 갖추었습니다)
-> 아쉬운 건 욜로랑 욜로v5는 엄연히 다른데 그 차이에 대한 설명은 하지 못했다.
4. 프로젝트 많이 한 것으로 보이는데 개념 세미나 괜찮은지?
깃허브 보시고 질문하신 것. 나는 (오히려 개념이 부족하다고 생각하기 때문에 세미나로 보완하고 싶다)고 대답함. 실제로 nlp 관련은 바닥이라 꼭 공부하고 싶음


5. 하고 싶은 말
(동아리는 한 번도 안 해봐서 꼭 들어가고 싶습니다.)라고 답변


V. 후기

다 답변하긴 했는데 그래도 미심쩍은 부분이 있을까 마음 졸이고 있었는데 다행히 최종합격했다!

아직 오티도 안해서 실제 동아리 분위기가 어떨지 모르는데 너무 궁금하다.

데이터에 딥다이브 하기로 했으니까 일 년 동안 열심히 해 볼 예정! 화이팅

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