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2241(9963)
다음 중 회귀모형의 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
2242(9962)
다음 중 MAPE의 특성으로 가장 적절한 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 통과 매칭 대기 보기
2243(9961)
다음 중 네트워크에서 이론적으로 가능한 전체 연결 수 대비 실제로 형성된 연결의 비율을 나타내는 지표로 가장 적절한 것은?
 3-5 사회연결망 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
2244(9960)
다음 중 자연어 처리 과정에서 수행되는 텍스트 전처리 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
2245(9959)
다음 중 텍스트 유사도 계산 및 벡터 표현 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
2246(9958)
TF-IDF로 문서를 벡터화한 후 문서 간 방향 유사성을 측정하는 방법으로 가장 적절한 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
2247(9957)
다음 중 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 특징으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
2248(9956)
대규모 데이터로 사전 학습된 모델의 일부 가중치를 새로운 과제에 재사용하여, 적은 양의 데이터로도 빠르게 학습을 수행하는 기법은 무엇인가?
 3-4 딥러닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
2249(9955)
다음 보기에서 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델에 대한 설명으로 옳은 것을 고르시오.
 3-4 LSTM 자체 통과 매칭 대기 보기
2250(9954)
다음 중 오토인코더(Autoencoder)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 심층신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
2251(9953)
다음 중 인공신경망의 학습 과정에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
2252(9952)
다음 중 신경망의 활성화 함수에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
2253(9951)
다음 신경망의 출력값은? (활성화 함수: f(x)=x)
 3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
2254(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
2255(9949)
다음 보기의 응용 사례에 적합한 학습 방법을 올바르게 연결한 것은?
 3-4 딥러닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
2256(9948)
다음 중 군집분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
2257(9947)
다음 중 계층적 군집분석의 연결 방식에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
2258(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
2259(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
2260(9944)
다음 중 앙상블 학습에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 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.
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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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