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101(10193)
다음 중 전이학습에 대한 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 딥러닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
102(10192)
다음 중 밀도 기반 군집화 기법의 특성과 적용 조건에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
103(10191)
다음은 덴드로그램에서 높이 3.5에서 덴드로그램을 잘랐을 때, 형성되는 군집의 개수로 옳은 것은?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
104(10190)
어떤 마트의 거래 데이터를 이용해 연관규칙 A→B를 분석한 결과가 다음과 같이 나타났다. 다음 중 이 연관규칙의 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
105(10189)
다음은 연관규칙 A→B의 평가 지표에 대한 설명이다. 이에 대한 내용으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
106(10188)
다음 중 앙상블(Ensemble) 기법의 주요 유형과 특성에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
107(10187)
어느 공장에는 세 개의 생산 라인(A, B, C)이 있으며, 전체 제품의 50%는 A 라인, 30%는 B 라인, 20%는 C 라인에서 생산된다. 각 라인의 불량률은 A 라인이 1%, B 라인이 3%, C 라인이 3%라고 한다. 제품 하나가 '불량품'이었을 때, 이 제품이 C 라인에서 생산되었을 확률은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
108(10186)
다음 중 서포트 벡터 머신(SVM)의 분류 경계 설정 원칙과 특성에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
109(10185)
다음 중 의사결정나무의 분할 기준인 지니 지수와 엔트로피에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
110(10184)
다음 중 의사결정나무의 가지치기(Pruning)와 정지 규칙에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
111(10183)
로지스틱 회귀에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
112(10182)
다음 중 로지스틱 회귀분석에서 회귀계수와 오즈비(Odds Ratio)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
113(10181)
다음은 통계적 가설 검정에서 모수적 검정과 비모수적 검정의 선택 기준에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 비모수 통계 자체 통과 매칭 대기 보기
114(10180)
다음 중 ARIMA(p, d, q) 모형에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
115(10179)
다음 중 시계열 데이터의 정상성 판단 및 처리 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
116(10178)
다음 중 다차원 데이터의 시각화를 위한 차원 축소 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
117(10177)
다음 중 주성분분석(PCA)의 특성 및 절차에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
118(10176)
다음 중 교차분석을 적용하기에 가장 적절한 경우는 무엇인가?
 3-2 범주형 자료 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
119(10175)
다음 중 선형 회귀 분석의 분산분석표(ANOVA)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
120(10174)
다음 중 상관분석과 단순선형회귀분석의 수리적 특성 및 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 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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