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순번 문제 과목-장 세부 절 생성 주체 비기봇 해설 핵심쇼츠강의 관리
261(13698)
다음 데이터 표현에 가장 적절한 시각화 기법은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
262(13697)
다음 중 인공지능과 인공신경망에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 인공신경망 자체 검수중 매칭 대기 보기
263(13696)
다음 설명에 해당하는 데이터로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-1 분석 환경 구축 자체 검수중 매칭 대기 보기
264(13695)
다음 중 빅데이터 시각화 과정에서 정보 시각 표현 단계에 해당하는 것은?
 4-2 분석결과 해석 자체 검수중 매칭 대기 보기
265(13694)
다음 중 회귀모형에서 설명변수 선택을 위한 기준으로 활용되기 어려운 지표는 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
266(13693)
다음 중 범주형 종속변수를 예측하는 분류 모형으로 보기 어려운 것은?
 3-1 분석 모형 구축 자체 검수중 매칭 대기 보기
267(13692)
다음 중 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 주로 활용되는 모델이 아닌 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 검수중 매칭 대기 보기
268(13691)
다음 중 시계열 데이터의 변화 추이를 시각적으로 표현하는 데 가장 적절한 그래프는 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
269(13690)
다음 중 통계분석과 기계학습에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-3 추론통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
270(13689)
다음 중 회귀분석 모형 구축 및 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
271(13688)
다음은 두 변수 x₁, x₂를 이용한 의사결정나무이다.
정수 x₁, x₂는 각각 다음 범위를 만족한다.
5 ≤ x₁ ≤ 9, 1 ≤ x₂ ≤ 4
의사결정나무에 따라 분류될 때 Node D에 해당하는 값의 조합으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
272(13687)
다음은 이진 분류 모형의 성능 평가를 위한 혼동행렬(confusion matrix)이다. 이를 바탕으로 계산한 F1-score로 가장 적절한 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
273(13686)
다음 중 의사결정나무(Decision Tree)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
274(13685)
다음 중 머신러닝 모델에서 과대적합을 방지하기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 검수중 매칭 대기 보기
275(13684)
다음 중 시계열 데이터에서 서로 다른 시점의 관측값 간 선형적 관계를 측정하는 방법으로 가장 적절한 것은?
 3-2 시계열 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
276(13683)
다음 중 시계열 분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-2 시계열 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
277(13682)
다음 중 통계 분석 기법과 그에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 범주형 자료 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
278(13681)
다음 중 랜덤포레스트(Random Forest)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
279(13680)
다음은 특정 식습관과 질병 발생 간의 관계를 조사한 결과이다. 이에 따른 고염식 섭취 여부와 고혈압 발생 간 오즈비(Odds Ratio)로 가장 적절한 것은?
 3-2 범주형 자료 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
280(13679)
다음 중 인공신경망의 학습 과정에서 사용되는 역전파에 대한 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 인공신경망 자체 검수중 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.
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