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1(10293)
다음 중 인포그래픽을 활용하는 것이 가장 적절한 상황으로 옳지 않은 것은?
 4-2 분석결과 시각화 자체 통과 매칭 대기 보기
2(10292)
선거 결과를 지역의 실제 면적을 그대로 유지하기보다는, 각 정당이나 지역의 ‘의석 수 비중’을 중심으로 왜곡하여 표현하고자 할 때 가장 적절한 지도 시각화 기법은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 통과 매칭 대기 보기
3(10291)
지역별 발생률을 공간적으로 비교하고, 시간에 따른 변화 추이를 함께 표현하고자 할 때 가장 적절한 시각화 조합은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 통과 매칭 대기 보기
4(10290)
다음 중 모멘텀(Momentum)을 적용한 경사하강법의 동작 특성에 대한 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
5(10289)
다음 중 아래 설명에 해당하는 최적화 기법은 무엇인가?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
6(10288)
다음 중 회귀 모델의 과적합을 완화하기 위한 Lasso 회귀(\(L_1\) 규제)와 Ridge 회귀(\(L_2\) 규제)의 특성 비교에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
7(10287)
다음 중 드롭아웃(Dropout)을 이용한 과적합 제어 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
8(10286)
다음 중 학습 곡선(Learning Curve)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
9(10285)
다음 중 데이터 분할 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
10(10284)
다음 중 F1-score에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
11(10283)
다음 중 ROC 곡선에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
12(10282)
다음은 특정 임계값에서 분류 모델을 적용하여 얻은 혼동 행렬(Confusion Matrix)이다. 이 모델의 현재 상태를 ROC 커브 상의 좌표 (FPR, TPR)로 나타낼 때 옳은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
13(10281)
다음 중 이진 분류 모델의 혼동 행렬 기반 평가지표에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
14(10280)
다음 중 자연어 처리(NLP)에서 토크나이징(Tokenization)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
15(10279)
다음 중 텍스트 마이닝에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
16(10278)
다음 설명에 해당하는 데이터 유형으로 가장 적절한 것은?
 3-5 비정형 데이터 자체 통과 매칭 대기 보기
17(10277)
다음 중 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 LSTM 자체 통과 매칭 대기 보기
18(10276)
다음 중 심층 신경망(DNN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-4 심층신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
19(10275)
다음 중 인공신경망 학습 과정에서 시그모이드(sigmoid) 활성화 함수를 사용할 때의 특성과 한계에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
20(10274)
다음 중 신경망 모형에서의 초매개변수(Hyperparameter)가 아닌 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
보기
가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
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1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
#빅데이터 #정성데이터 #정량데이터 #데이터의 다양성 #하둡
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