As an ML Ops expert, here are 20 questions I would ask in an interview for an ML Ops role, along with potential answers:

1. What are the key differences between machine learning and deep learning?

Answer: Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that uses algorithms to enable computers to learn from data without being explicitly programmed. Deep learning is a subset of machine learning that uses neural networks to analyze data.

1. How do you ensure data quality in a machine learning project?

Answer: To ensure data quality, you need to perform data cleaning, normalization, and feature selection. You also need to ensure that the data is representative of the problem you're trying to solve.

1. What is the difference between batch processing and stream processing?

Answer: Batch processing is the processing of a large amount of data at once, while stream processing is the processing of data as it is generated.

1. What is containerization, and how does it help in ML Ops?

Answer: Containerization is the process of packaging an application and its dependencies into a container. Containerization helps in ML Ops by making it easy to deploy machine learning models across different environments.

1. How do you monitor machine learning models in production?

Answer: Monitoring machine learning models in production involves tracking performance metrics such as accuracy, precision, and recall. It also involves tracking the model's inputs and outputs and ensuring that the model is not drifting over time.

1. What is the difference between horizontal and vertical scaling?

Answer: Horizontal scaling involves adding more machines to a cluster, while vertical scaling involves adding more resources (e.g., CPU, memory) to a single machine.

1. What is DevOps, and how does it relate to ML Ops?

Answer: DevOps is a set of practices that combines software development (Dev) and IT operations (Ops). ML Ops extends DevOps practices to the machine learning lifecycle.

1. What is the difference between continuous integration and continuous deployment?

Answer: Continuous integration involves integrating code changes into a central repository frequently, while continuous deployment involves automatically deploying code changes to production after they pass automated tests.

1. What is the difference between supervised and unsupervised learning?

Answer: Supervised learning involves learning from labeled data, while unsupervised learning involves learning from unlabeled data.

1. What are some popular machine learning libraries and frameworks?

Answer: Some popular machine learning libraries and frameworks include TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn.

1. What is model drift, and how do you prevent it?

Answer: Model drift is when the performance of a model decreases over time. To prevent model drift, you need to continuously monitor the model's performance, retrain the model periodically, and update the model as needed.

1. What is data lineage, and why is it important?

Answer: Data lineage is the ability to track the origin and movement of data throughout the machine learning pipeline. It is important because it allows you to trace the data that was used to train a model, which can be critical for debugging and auditing purposes.

1. What is a hyperparameter, and how do you tune them?

Answer: A hyperparameter is a parameter that is set before training a model, such as the learning rate or regularization strength. Hyperparameters are tuned using techniques such as grid search, random search, or Bayesian optimization.

1. What is the difference between batch prediction and online prediction?

Answer: Batch prediction involves making predictions on a large batch of data at once, while online prediction involves making predictions on individual data points as they arrive in real-time.

1. What is the difference between accuracy and precision?

Answer: Accuracy is the percentage of correct predictions, while precision is the percentage of true positives among all positive predictions.

1. How do you handle missing values in a dataset?

Answer
ML 운영 전문가인 제가 ML 운영 역할 면접에서 물어볼 만한 20가지 질문과 예상 답변은 다음과 같습니다:1. 머신 러닝과 딥 러닝의 주요 차이점은 무엇인가요?답: 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하여 데이터를 분석하는 머신 러닝의 하위 집합입니다.1. 머신 러닝 프로젝트에서 데이터 품질을 어떻게 보장하나요?답변: 데이터 품질을 보장하려면 데이터 정리, 정규화 및 기능 선택을 수행해야 합니다. 또한 데이터가 해결하려는 문제를 대표할 수 있는지 확인해야 합니다.1. 배치 처리와 스트림 처리의 차이점은 무엇인가요?답변: 일괄 처리는 많은 양의 데이터를 한 번에 처리하는 것이고, 스트림 처리는 데이터가 생성되는 대로 처리하는 것입니다.1. 컨테이너화란 무엇이며 ML 운영에서 어떻게 도움이 되나요?답변: 컨테이너화는 애플리케이션과 그 종속성을 컨테이너에 패키징하는 프로세스입니다. 컨테이너화는 머신 러닝 모델을 다양한 환경에 쉽게 배포할 수 있도록 하여 ML 운영에 도움이 됩니다.1. 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 어떻게 모니터링하나요?답변: 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 모니터링하려면 정확도, 정밀도, 회상률과 같은 성능 메트릭을 추적해야 합니다. 또한 모델의 입력과 출력을 추적하고 시간이 지남에 따라 모델이 표류하지 않는지 확인하는 것도 포함됩니다.1. 수평 스케일링과 수직 스케일링의 차이점은 무엇인가요?답변: 수평 확장은 클러스터에 더 많은 머신을 추가하는 것이고, 수직 확장은 단일 머신에 더 많은 리소스(예: CPU, 메모리)를 추가하는 것입니다.1. 데브옵스란 무엇이며 ML Ops와 어떤 관련이 있나요?답변: DevOps는 소프트웨어 개발(Dev)과 IT 운영(Ops)을 결합하는 일련의 관행입니다. ML Ops는 데브옵스 관행을 머신 러닝 수명 주기로 확장합니다.1. 지속적 통합과 지속적 배포의 차이점은 무엇인가요?답변: 지속적 통합은 코드 변경 사항을 중앙 리포지토리에 자주 통합하는 것을 포함하며, 지속적 배포는 코드 변경 사항이 자동화된 테스트를 통과한 후 프로덕션에 자동으로 배포하는 것을 포함합니다.1. 지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇인가요?답변: 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터에서 학습하는 반면, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습하는 것을 포함합니다.1. 널리 사용되는 머신 러닝 라이브러리와 프레임워크에는 어떤 것이 있나요?답변: 인기 있는 머신 러닝 라이브러리 및 프레임워크에는 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등이 있습니다.1. 모델 드리프트란 무엇이며 어떻게 방지할 수 있나요?답변: 모델 드리프트는 시간이 지남에 따라 모델의 성능이 저하되는 것을 말합니다. 모델 드리프트를 방지하려면 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 주기적으로 모델을 재학습하고, 필요에 따라 모델을 업데이트해야 합니다.1. 데이터 계보란 무엇이며 왜 중요한가요?답변: 데이터 계보란 머신 러닝 파이프라인 전체에서 데이터의 출처와 이동을 추적할 수 있는 기능입니다. 데이터 계보가 중요한 이유는 모델 학습에 사용된 데이터를 추적할 수 있기 때문이며, 이는 디버깅 및 감사 목적에 매우 중요할 수 있습니다.1. 하이퍼파라미터란 무엇이며 어떻게 조정하나요?답변: 하이퍼파라미터는 학습 속도 또는 정규화 강도와 같이 모델을 학습시키기 전에 설정하는 매개변수입니다. 하이퍼파라미터는 그리드 검색, 무작위 검색 또는 베이지안 최적화와 같은 기술을 사용하여 조정됩니다.1. 배치 예측과 온라인 예측의 차이점은 무엇인가요?답변: 배치 예측은 대량의 데이터를 한 번에 예측하는 반면, 온라인 예측은 개별 데이터 포인트가 실시간으로 도착할 때 예측하는 것을 포함합니다.1. 정확도와 정밀도의 차이점은 무엇인가요?답변: 정확도는 올바른 예측의 백분율이며, 정밀도는 모든 양성 예측 중 실제 양성 예측의 백분율입니다.1. 데이터 세트에서 누락된 값은 어떻게 처리하나요?Answer