# Deep Learning 기초 (Data Science & ML) > 퍼셉트론, backpropagation, 활성화 함수, loss functions, optimizers, batch size, epochs - 24 면접 질문 - Senior - [면접 질문: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions.md) ## 1. 신경망의 맥락에서 퍼셉트론이란 무엇입니까? **답변** 퍼셉트론은 생물학적 뉴런에서 영감을 받은 신경망의 기본 단위입니다. 여러 입력을 받아 가중치로 곱하고 bias와 합산한 다음 활성화 함수를 적용하여 출력을 생성합니다. 단순 퍼셉트론은 선형 분리 가능한 문제만 해결할 수 있어 다층 네트워크의 개발로 이어졌습니다. ## 2. 단순(단일 계층) 퍼셉트론의 주요 한계는 무엇입니까? **답변** 단순 퍼셉트론은 선형 분리 가능한 문제, 즉 클래스를 직선(또는 고차원에서는 초평면)으로 분리할 수 있는 문제만 해결할 수 있습니다. 이러한 한계는 1969년 Minsky와 Papert가 XOR 문제로 입증했으며, 다층 퍼셉트론이 도입될 때까지 신경망 연구를 일시적으로 둔화시켰습니다. ## 3. 신경망에서 활성화 함수의 역할은 무엇입니까? **답변** 활성화 함수는 네트워크에 비선형성을 도입하여 입력과 출력 간의 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 합니다. 비선형 활성화 함수가 없으면 다층 네트워크조차도 단순한 선형 변환처럼 동작합니다. 일반적인 함수로는 ReLU, sigmoid, tanh가 있으며 각각 사용 사례에 따라 특정 속성을 가집니다. ## 21개 추가 질문 이용 가능 - 현대 네트워크의 은닉층에서 가장 일반적으로 사용되는 활성화 함수는 무엇입니까? - 신경망에서 softmax 활성화 함수는 언제 사용해야 합니까? 무료로 가입하기: https://sharpskill.dev/ko/login ## 기타 Data Science & ML 면접 주제 - 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