문제 관리

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조회 결과 목록 : 선택, 순번, 문제, 과목-장, 세부 절, 학습목표, 배점, 비기봇 해설, 핵심쇼츠강의, 관리
순번 문제 과목-장 세부 절 생성 주체 비기봇 해설 핵심쇼츠강의 관리
341(9953)
다음 중 인공신경망의 학습 과정에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
342(9952)
다음 중 신경망의 활성화 함수에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
343(9951)
다음 신경망의 출력값은? (활성화 함수: f(x)=x)
3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
344(9950)
다음 중 실제 데이터의 분포를 모사하기 위해 두 개의 신경망이 상호 경쟁적인 방식으로 학습하는 딥러닝 모델은?
3-4 딥러닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
345(9949)
다음 보기의 응용 사례에 적합한 학습 방법을 올바르게 연결한 것은?
3-4 딥러닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
346(9948)
다음 중 군집분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
347(9947)
다음 중 계층적 군집분석의 연결 방식에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
348(9946)
전체 거래 건수가 10건인 데이터에서 항목집합 {A, B, C}는 2건, {A, B}는 4건 발생하였다.
연관규칙 {A, B} → {C}의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)로 가장 적절한 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
349(9945)
다음 중 쇼핑몰 거래 데이터에서 상품 A를 구매한 고객이 상품 B를 함께 구매할 가능성을 분석하는 데 가장 적절한 기법은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
350(9944)
다음 중 앙상블 학습에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
351(9943)
다음 중 선형 서포트 벡터 머신(SVM)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
352(9942)
다음과 같은 1차원 데이터가 주어졌다고 하자.

x = −4, −3, −2는 클래스 −1이며,
x = 2, 3은 클래스 +1이다.

다음 중 선형 서포트 벡터 머신(SVM)이 마진을 최대화하도록 설정한 결정경계로 가장 적절한 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
353(9941)
다음 중 의사결정나무에서 노드 분할 기준으로 사용되지 않는 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
354(9940)
로지스틱 회귀모형은 log( P(x) / (1 − P(x)) ) = α + βx 의 형태로 표현된다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
355(9939)
다음 중 단순 지수 평활법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
356(9938)
다음 중 시계열 자료에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
357(9937)
다음 중 다차원 데이터를 시각적으로 탐색하기 위해 차원을 축소하는 방법으로 가장 적절한 것은?
3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
358(9936)
다음 중 주성분 분석(PCA)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
359(9935)
다음 중 교차분석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
3-2 범주형 자료 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
360(9934)
다음 중 다중회귀분석에서 다중공선성을 진단하는 지표로 가장 적절한 것은?
3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기

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