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421(13538)
다음 설명에 해당하는 회귀분석 모형으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
422(13537)
다음 중 통계 기반 분석모형에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-1 분석 모형 구축 자체 검수중 매칭 대기 보기
423(13536)
다음 중 비모수 검정 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 비모수 통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
424(13535)
다음 중 순환신경망에서 발생하는 기울기 문제에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 순환신경망 자체 검수중 매칭 대기 보기
425(13534)
다음 중 동일한 학습 알고리즘을 사용하여 서로 다른 표본을 기반으로 여러 개의 모델을 생성한 후 이를 결합하는 앙상블 기법에 해당하는 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
426(13533)
다음 중 특이값 분해(SVD)의 활용 분야로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
427(13532)
다음 중 중심극한정리에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
428(13531)
다음 중 사전 학습된 모델을 활용하여 일부 계층은 고정하고, 나머지 계층만 재학습하여 새로운 데이터에 적용하는 학습 방법으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 딥러닝의 개요 자체 검수중 매칭 대기 보기
429(13530)
다음 중 자료의 산포를 측정하는 지표로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
430(13529)
다음 중 로지스틱 회귀모형의 특징으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
431(13528)
다음은 두 교육 방법(A, B)에 따른 학습자의 합격 여부를 조사한 결과이다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-2 범주형 자료 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
432(13527)
다음은 계층적 군집분석 결과를 나타낸 덴드로그램이다. 기준선 h=6에서 군집을 분할할 때, 가장 적절한 해석은 무엇인가?
 3-3 군집 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
433(13526)
다음 중 두 품목이 함께 발생하는 비율을 전체 거래 대비로 나타내는 지표로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-3 연관 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
434(13525)
다음 중 데이터 분석 모형 설계 시 고려사항으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-1 분석 모형 구축 자체 검수중 매칭 대기 보기
435(13524)
다음은 월별 매출 데이터를 기반으로 반복 패턴과 추세를 분석하고 향후 값을 예측하는 사례이다. 이에 가장 적절한 분석 방법은 무엇인가?
 3-2 시계열 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
436(13523)
다음 중 요인분석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 다변량 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
437(13522)
다음은 회귀분석에서 변수 선택 방법에 대한 설명이다. 이에 해당하는 방법으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
438(13521)
다음 중 앙상블 기법에서 개별 모델 간 예측의 다양성을 확보하기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
439(13520)
다음 중 데이터로부터 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대한 결과를 추정하는 분석 유형으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-1 분석 모형 구축 자체 검수중 매칭 대기 보기
440(13519)
다음 중 변수 선택 과정에서 활용되는 방법으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 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.
#빅데이터 #정성데이터 #정량데이터 #데이터의 다양성 #하둡
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