문제 관리

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조회 결과 목록 : 선택, 순번, 문제, 과목-장, 세부 절, 학습목표, 배점, 비기봇 해설, 핵심쇼츠강의, 관리
순번 문제 과목-장 세부 절 생성 주체 비기봇 해설 핵심쇼츠강의 관리
8461(2340)
다음 중 인공 신경망 모형에서 역전파를 진행함에 따라 각 노드를 연결하는 가중치의 절대값이 커져 조정이 더 이상 이루어지지 않아 과소적합(Underfitting)이 발생되는 문제는?
3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
8462(2339)
다층 신경망 모형에서 은닉층(Hidden layer)의 개수를 너무 많이 설정하게 되면 역전파 과정에서 앞쪽 은닉층의 가중치 조정이 이루어지지 않아 신경망의 학습이 제대로 이루어지지 않는다. 이러한 현상을 나타내는 용어는?
3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
8463(2338)
다음 모형 중 최근 인공지능 기술의 발전과 함께 주목받고 있으며, 딥러닝의 기반이 되는 모형은?
3-4 인공신경망 자체 통과 매칭 대기 보기
8464(2337)
다음 중 로지스틱 회귀분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8465(2336)
SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 부적절한 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8466(2335)
다음 중 계층적 군집분석에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8467(2334)
아래의 설명에 해당하는 분석 방법론에 대한 설명으로 옳지 않은 것을 고르시오.
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8468(2333)
아래는 쇼핑몰의 거래 내역이다. 다음 중 규칙 “사과 → 딸기”에 대한 향상도(lift)는 얼마인가?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8469(2332)
다음 중 연관성 분석에 대한 설명으로 부적절한 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8470(2331)
연관규칙에서 Apriori 알고리즘이 가장 많이 활용되고 있지만 후보 집합을 생성하는데 많은 시간이 소요된다. Apriori 알고리즘의 약점을 보완하기 위해 후보집합 생성 없이 연관 규칙을 발견하도록 고안된 알고리즘은 무엇인가?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8471(2330)
소매점에서 물건을 배열하거나 카탈로그 및 교차판매 등에 적용하기 적합한 데이터 마이닝 기법은 무엇인가?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8472(2329)
다음 중 연관 규칙의 측정지표인 향상도에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8473(2328)
연관규칙의 측정 지표 중 품목 A, B에 대한 지지도(support)를 구하기 위한 식으로 적절한 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8474(2327)
다음 중 연관 분석의 장점으로 가장 부적절한 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8475(2326)
도출된 연관규칙이 얼마나 유의미한지 평가하기 위한 지표 중 아래 설명이 가리키는 지표로 가장 적절한 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8476(2325)
1994년에 발표된 1세대 알고리즘으로 최소 지지도 이상의 빈발항목집합(Frequent Item Set)을 찾은 후 그것들에 대해서만 연관규칙을 계산하는 것은?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8477(2324)
카탈로그 배열, 교차 판매 등의 마케팅을 계획할 때 적절한 데이터 마이닝 기법은 무엇인가?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8478(2323)
아래는 쇼핑몰의 거래내역이다. 연관 규칙 “우유 → 커피”에 대한 지지도(Support)는 얼마인가?
3-3 연관 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8479(2322)
다음 중 구매 순서가 고려되어 상품간의 연관성이 측정되고, 유용한 연관규칙을 찾는 기법은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8480(2321)
다음 군집화 방법 중 DBSCAN, DENCLUE 기법 등 임의적인(arbitrarity) 모양의 군집 탐색에 가장 효과적인 방법은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기

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