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# 1
Multiple Choice
티쳐블 머신 실습 과정의 올바른 순서는?
티쳐블 머신 실습 과정의 올바른 순서는?
테스트 → 데이터 수집 → 학습
학습 → 테스트 → 데이터 수집
데이터 수집 → 학습 → 테스트
학습 → 데이터 수집 → 테스트
Maze
Freestyle
High 2-2
Information Technology
이오북스
47
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# 2
Multiple Choice
티쳐블 머신에서 '학습(Training)' 단계의 역할은 무엇일까?
티쳐블 머신에서 '학습(Training)' 단계의 역할은 무엇일까?
프로그램 오류를 수정하는 단계
데이터를 새로 수집하는 단계
학습된 모델을 테스트하는 단계
수집된 데이터를 기간으로 인공지능이 규칙을 배우는 단계
# 3
Multiple Choice
티쳐블 머신에서 '테스트(Test)' 단계의 목적은?
티쳐블 머신에서 '테스트(Test)' 단계의 목적은?
데이터를 다시 학습시키는 것
모델이 학습하지 않은 새로운 데이터를 잘 예측하는지 확인하는 것
데이터 수를 늘리는 것
학습된 모델을 저장하지 않도록 설정하는 것
# 4
Multiple Choice
좋은 모델을 만들기 위한 가장 올바른 방법은?
좋은 모델을 만들기 위한 가장 올바른 방법은?
같은 이미지를 여러 번 학습시켜 익수하게 만든다.
각 클래스마다 다양한 조건의 이미지를 수집한다.
데이터의 배경과 조명을 모두 통일시킨다.
한 클래스에만 더 많은 데이터를 넣는다.
# 5
Multiple Choice
모델의 정확도가 낮게 나오는 가장 흔한 원인은 무엇일까?
모델의 정확도가 낮게 나오는 가장 흔한 원인은 무엇일까?
데이터 수가 너무 적거나 편향되어 있을 때
모델의 색상이 예쁘지 않을 때
훈련 시간을 너무 길게 설정했을 때
클래스 이름이 너무 짫을 때
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