1. Clustering 에 대해서 설명해봐라 (Section 1)
2. 과적합/과소적합 (면접에서 많이 나옴) (N212)
   • 현업에서도 계속 나오는 문제
   • 모델이 갈수록 파워풀해진다?
   • 데이터 자체를 암기?
   • 뭐가 과적합?
3. Low Bias, Low Variance (N212) 모델은 어떤 모델을 말하나?
   • 일반화가 잘 된 모델
   • 면접에서 아주 많이 나오는 건 아닌데 그래도 중요한 질문
4. MSE 도 면접 문제로 많이 나온다? (Section 2, Multiple Regression) + mae, RMSE 까지
   • 기본적인 함수
   • 오차범위를 섬세하게 알고 모델을 섬세하게 조정하고자 할 때
   • 실제 오차범위보다 더 커진다 (제곱을 하기 때문에)
   • 언제 – 더 정밀하게 모델을 조정할 때
   • 이상치 검증
5. 이 프로젝트 환경은 어떻게 구성 하셨나요?
   • 이 프로젝트를 수행하기 위해 구성한 요소들은?

그 외 자주 언급되었던 내용들

1. 정보의 누수 (중요한 토픽*)
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