기계학습 퀴즈

Question 1

1. 다음 중 딥러닝에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

Accepted Answer

2

Question 2

2. 기계학습 모델 구현의 5단계 중 '데이터 탐색' 단계에서 수행하는 작업으로 옳지 않은 것은?

Accepted Answer

4

Question 3

3. 다음 중 지도 학습과 비지도 학습의 차이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

1

Question 4

4. 예측 모델에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

2

Question 5

2. 다음은 퍼셉트론에 대한 설명이다. 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것은?
- 퍼셉트론은 여러 입력으로부터 하나의 결과를 출력하는 것으로, (      )이/가 자극을 전달하는 일련의 과정을 수학적으로 표현한 것이다.

Accepted Answer

0

Question 6

15. 전통적인 프로그래밍 방식과 기계학습 방식의 차이점으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

0

Question 7

9. 다음은 기계학습 모델 구현의 '문제 정의' 단계에 대한 설명이다. 빈칸에 들어갈 내용으로 가장 적절한 것은?
- 문제 정의 단계에서는 실생활에서 해결하고자 하는 문제가 인공지능으로 해결할 수 있는 문제인지 살펴본 다음, 문제를 명확히 정의한다. 이때 어떤 종류의 문제인지를 파악해야 하는데, 예를 들어 (       ) 문제인지 아니면 (    ) 문제

Accepted Answer

2

Question 8

7. 다음 중 인공지능 없이도 해결할 수 있는 문제는?

Accepted Answer

3

Question 9

3. 딥러닝 모델의 학습 과정에서 가중치가 조정되는 원리를 가장 정확하게 설명한 것은?

Accepted Answer

0

Question 10

10. 다음 중 훈련 데이터에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

0

Question 11

4. 다음 중 분류 모델의 개념에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

1

Question 12

6. 다음 중 인공지능으로 해결하면 좋은 문제의 특성으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

2

Question 13

12. 성능 평가 지표 중 '혼동 행렬(Confusion Matrix)'에 대한 설명으로 옳은 것은?

Accepted Answer

1

Question 14

17. 다음 중 지도 학습 모델의 활용 분야로 가장 적절하지 않은 것은?

Accepted Answer

3

Question 15

11. 테스트 데이터의 중요성에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

1

Question 16

14. 기계학습(Machine Learning)의 개념에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

1

Question 17

5. 다음에서 설명하고 있는 분류모델은?
- 이 모델은 두 그룹이 있을 때 그룹을 분류하는 가장 공평한 구분선을 찾는다. 실제 데이터는 깨끗이 분류할 수 있는 것보다 데이터의 경계가 구분되지 않게 섞여 있는 것이 대부분이다. 이 모델은 몇 개의 데이터는 바르게 분류하기를 포기하고 선을 긋는 방식으로, 일부 오차를 인정하고 그 오류를 제외한 가장 좋은 구분선

Accepted Answer

2

Question 18

19. k-평균 알고리즘(k-means clustering)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

Accepted Answer

4

Question 19

20. 다음 중 강화 학습(Reinforcement Learning)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

Accepted Answer

2

문제 1

선택형

1. 다음 중 딥러닝에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

문제 2

선택형

2. 기계학습 모델 구현의 5단계 중 '데이터 탐색' 단계에서 수행하는 작업으로 옳지 않은 것은?

문제 3

선택형

3. 다음 중 지도 학습과 비지도 학습의 차이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

문제 4

선택형

4. 예측 모델에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?