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261(10033)
다음은 Attention 메커니즘의 특징에 대한 설명이다. 옳은 것을 모두 고른 것은?
 3-4 LSTM 자체 통과 매칭 대기 보기
262(10032)
다음 중 딥러닝 모델의 학습 방법 중 하나인 전이학습(Transfer Learning)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-4 LSTM 자체 통과 매칭 대기 보기
263(10031)
다음 중 오토인코더(AutoEncoder)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-4 심층신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
264(10030)
다음 중 인공신경망에서 활성화 함수의 역할에 대한 설명으로 옳은 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
265(10029)
다음 중 ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 함수의 특성에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
266(10028)
다음 중 모델 학습 과정에서 데이터에 의해 결정되며, 초매개변수(Hyperparameter)에 해당하지 않는 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
267(10027)
다음은 계층적 군집분석 결과를 나타낸 덴드로그램이다. 이 덴드로그램에서 높이 Y=4 에서 수평선을 그어 군집을 구분할 경우, 형성되는 군집의 개수는 몇 개인가?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
268(10026)
다음 중 이전 모델이 잘못 예측한 데이터에 더 큰 가중치를 부여하며, 모델을 단계적으로 개선해 나가는 앙상블 학습 기법은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
269(10025)
다음 중 앙상블 학습 기법의 목적과 특성을 올바르게 연결한 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
270(10024)
다음 중 서포트 벡터 머신(SVM)의 특성에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
271(10023)
의사결정나무 모델에서 가지치기(pruning)를 수행하는 가장 주된 이유는 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
272(10022)
다음 중 의사결정나무(Decision Tree) 모델의 특성에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
273(10021)
아래는 ‘온라인 강의 수강 완료 여부’와 ‘스터디 참여 여부’ 간 관계를 로지스틱 회귀분석한 결과이다. 다음 중 해석으로 옳지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
274(10020)
다음 중 이항 반응 변수의 확률 값을 실수 전체 구간으로 변환하여 선형 모형에 적용할 수 있도록 만드는 변환 방식은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
275(10019)
다음은 로지스틱 회귀(Logistic Regression)의 특성에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
276(10018)
다음 중 ARIMA(p, d, q) 모형에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
277(10017)
다음 중 주성분분석(PCA)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
278(10016)
다음 중 다중공선성(multicollinearity) 문제를 완화하기 위한 방법으로 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
279(10015)
다음 중 정규성(normality)을 확인하는 방법으로 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
280(10014)
다음 중 빅데이터 분석 모델의 특성에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-1 분석 모형 구축 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.
비기봇 해설
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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