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81(10213)
지역별 매출 규모와 수익 규모를 함께 비교하여 표현하고자 할 때 가장 적절한 시각화 조합은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 통과 매칭 대기 보기
82(10212)
다음 중 변수 간 관계 또는 비교를 위한 데이터 시각화 기법으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-2 분석결과 시각화 자체 통과 매칭 대기 보기
83(10211)
다음 중 공간 데이터 시각화 기법인 카토그램(Cartogram)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-2 분석결과 시각화 자체 통과 매칭 대기 보기
84(10210)
다음 중 효과적인 데이터 시각화 설계 원칙에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-2 분석결과 해석 자체 통과 매칭 대기 보기
85(10209)
다음 중 경사하강법(Gradient Descent)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
86(10208)
다음 중 하이퍼파라미터 최적화 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
87(10207)
다음 중 과대적합(Overfitting) 상태에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
88(10206)
심층 신경망(Deep Neural Network)을 학습시킬 때, 과적합(Overfitting)을 억제하기 위한 전략으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 개선 자체 통과 매칭 대기 보기
89(10205)
다음 중 모델의 일반화 성능 평가를 위한 데이터 분할 및 교차검증 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
90(10204)
다음 중 교차검증(Cross Validation)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
91(10203)
다음 중 불균형 데이터에서의 모델 평가에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
92(10202)
다음 중 선형 회귀 모델의 성능 평가 지표에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
93(10201)
다음 중 네트워크 밀도에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-5 사회연결망 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
94(10200)
대규모 뉴스 기사 데이터셋에서 TF-IDF를 이용해 주요 단어를 추출할 때, 다음 중 TF-IDF의 성질과 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
95(10199)
다음 중 두 문서의 내용 유사성을 비교하기 위해 가장 직접적으로 사용되는 방법은 무엇인가?
 3-5 비정형 데이터 자체 통과 매칭 대기 보기
96(10198)
다음 중 비정형 데이터로 보기 어려운 것은 무엇인가?
 3-5 비정형 데이터 자체 통과 매칭 대기 보기
97(10197)
다음 중 순환 신경망(RNN)의 구조적 특성과 학습 과정에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 순환신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
98(10196)
배치 크기(batch size)가 매우 작을 때 일반적으로 나타날 수 있는 현상으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
99(10195)
다음 중 음수 입력에 대해 0을 출력하고, 양수 입력에 대해 선형 값을 출력하는 활성화 함수는 무엇인가?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
100(10194)
은닉노드의 출력값이 각각 0.2, 0.1이고, 이에 대응되는 가중치가 0.4, 0.5, 편향이 0.2일 때, 활성화 함수를 적용하지 않은 출력값으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 인공신경망 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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