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다음은 학년별 행사 참석 여부를 조사한 결과이다. 아래 표를 보고 카이제곱 검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가? (전체 응답자: 200명)
 3-2 범주형 자료 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
22(13937)
다음 중 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
23(13936)
다음 중 회귀모형의 잔차 분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
24(13935)
다음 중 다중공선성(Multicollinearity)에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
25(13934)
다음 중 선형회귀분석의 가정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
26(13933)
다음 중 Box-Cox 변환에서 λ 값을 결정하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
27(13932)
다음 중 서포트 벡터 머신(SVM)에서 커널 함수로 사용될 수 없는 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
28(13931)
다음 중 스태킹(Stacking)과 블렌딩(Blending)에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
29(13930)
다음 중 랜덤포레스트(Random Forest)와 의사결정나무(Decision Tree)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
30(13929)
다음 중 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
31(13928)
다음 설명에 해당하는 기술로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-6 기타 자체 검수중 매칭 대기 보기
32(13927)
다음 중 초평면으로 구분할 수 없는 것은 무엇인가?
 3-4 인공신경망 자체 검수중 매칭 대기 보기
33(13926)
다음 중 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
34(13925)
다음은 한 학교의 학년별 학생 비율을 나타낸 표이다. 각 학년은 동일한 비율을 가진다고 할 때, 학년을 확률변수 X로 정의하면 분산 Var(X)는 얼마인가?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
35(13924)
다음 중 Hidden Markov Model(HMM)의 구성 요소가 아닌 것은 무엇인가?
 3-6 기타 자체 검수중 매칭 대기 보기
36(13923)
다음 중 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
37(13922)
다음 중 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
38(13921)
다음 중 연관규칙(Association Rule)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 연관 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
39(13920)
다음 중 시계열 데이터 분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 시계열 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
40(13919)
다음 설명에 해당하는 인공지능 모델로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 순환신경망 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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