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841(8903)
드롭아웃 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기
842(8902)
앙상블 기법 중, 복원 추출을 활용하여 각 모델을 독립적으로 학습시키고 그 결과를 결합하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-5 앙상블 기법 자체 통과 매칭 대기 보기
843(8901)
의사결정나무의 교차타당성오차 해석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
844(8900)
다음 머신러닝 기법 중, 설명하는 내용이 다른 셋과 가장 관련성이 적거나 특징이 다른 하나는 무엇인가?
 4-5 데이터 마이닝 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
845(8899)
추정통계에서 점추정과 구간추정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기
846(8898)
계층적 군집분석에서 군집 간 거리를 측정하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기
847(8897)
다음은 여섯 가지 종류의 사료(feed)를 먹인 닭의 체중(weight) 데이터를 요약한 결과와 상자수염그림이다. 이 자료에 대한 해석 중 가장 부적절한 것은?
 4-4 기초 통계분석 자체 통과 매칭 대기 보기
848(8896)
다음은 chickwts 데이터의 일부를 기반으로 작성된 상자그림이다. 이 그래프에서 유추할 수 있는 내용 중 타당하지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 기초 통계분석 자체 통과 매칭 대기 보기
849(8895)
아래는 의사결정나무의 성장과정을 표현한 그림이다. 노드 B의 지니 지수는 얼마인가? (소수점 셋째 자리에서 반올림하여 둘째 자리까지 나타내시오.)
 4-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
850(8894)
스피어만 상관계수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 기초 통계분석 자체 통과 매칭 대기 보기
851(8893)
분해 시계열을 구성하는 요소에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 시계열분석 자체 통과 매칭 대기 보기
852(8892)
비모수 검정 방법 중에서 두 개의 독립적인 데이터 집합이 무작위로 배열되어 있는지를 검증하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기
853(8891)
이산형 확률변수의 확률질량함수에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기
854(8890)
확률변수 X의 기댓값을 계산하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기
855(8889)
정상 시계열 데이터의 특성에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 시계열분석 자체 통과 매칭 대기 보기
856(8888)
데이터 관리의 장기적인 계획 수립과 관련된 개념으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 마스터 플랜 수립 프레임 워크 자체 통과 매칭 대기 보기
857(8887)
데이터 거버넌스의 관리 대상에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 분석 거버넌스 체계 수립 자체 통과 매칭 대기 보기
858(8886)
분석 프로젝트 관리의 5가지 주요 속성 중 실시간 처리를 위한 관리 방안에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-1 분석 프로젝트 관리 방안 자체 통과 매칭 대기 보기
859(8885)
데이터 마이닝 과정에서 각 단계에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-1 분석 과제 발굴 자체 통과 매칭 대기 보기
860(8884)
분석 거버넌스 체계의 성공적인 운영을 위한 요소에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 분석 거버넌스 체계 수립 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?
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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.
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