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761(8983)
다음 중 실제로 참인 데이터(Positive) 중에서 모델이 참(Positive)으로 예측한 비율을 나타내는 지표는 무엇인가?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
762(8982)
다음 중 x축이 1-특이도(False Positive Rate), y축이 민감도(True Positive Rate)로 구성되고, 분류 모델의 성능을 시각적으로 평가하는데 사용되는 그래프는 무엇인가?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
763(8981)
단층 퍼셉트론(MLP)에서 출력층의 결과가 다범주(multiclass)일 때 사용하는 활성화 함수는 무엇인가?
 3-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기
764(8980)
다음 중 인공신경망(ANN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기
765(8979)
다음 중 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳은 것은?
 3-5 앙상블분석 자체 통과 매칭 대기 보기
766(8978)
시그모이드(Sigmoid) 함수의 출력값 범위로 알맞은 것은?
 3-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기
767(8977)
다음과 같은 인공신경망 구조에서 총 연결 가중치(weight)의 수를 계산한 값으로 옳은 것은?
 3-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기
768(8976)
신경망 모델에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
 3-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기
769(8975)
다음 중 ‘분류 분석(Classification analysis)’의 정의로 가장 올바른 것은?
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
770(8974)
다음은 Default 데이터셋을 이용한 R 프로그램의 결과이다. 종속변수 default는 신용카드 사용자의 부도 여부를 나타내며, yes=”부도”, No=”부도 없음”을 의미한다. R 프로그램의 결과에 대한 해석에서 설명이 옳지 않은 것은?
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
771(8973)
정상성을 가진 시계열 모델의 특징에 대한 설명으로 옳은 것은?
 3-4 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
772(8972)
다음 중 상관 분석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
773(8971)
다음 중 데이터 마이닝 프로세스를 가장 잘 설명하는 것은?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
774(8970)
다음 중 주성분분석(PCA)에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-4 주성분분석 자체 통과 매칭 대기 보기
775(8969)
아래의 데이터에서 X,Y의 표본 공분산(Sample Covariance)은 얼마인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
776(8968)
독립변수 A와B의 피어슨 상관계수가 0.8이다. p-값이 0.01일 때, 유의수준 0.05 하에서 상관계수에 관한 검정에 대한 설명으로 옳은 것은?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
777(8967)
다음 중 다차원척도법(Multidimensional Scaling, MDS)의 활용 사례로 옳은 것은?
 3-4 다차원 척도법 자체 통과 매칭 대기 보기
778(8966)
다음 중 데이터의 산포도를 나타내는 지표 중, 데이터의 중심에서 50% 데이터가 흩어진 정도를 나타내는 것은 무엇인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
779(8965)
다음은 임금(wage)에 대한 t-test 진행 결과이다. 결과를 가장 잘못 해석한 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기
780(8964)
다음 회귀 분석 결과를 통해 결정계수(R2)를 구하시오.
 3-4 회귀분석 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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