問題一覧
1
머신러밍은 인간의 학습 능력과 같은 기능을 실현하려는 기법과 분야이다
O
2
머신러닝을 흔히 컴퓨터 프로그램이 데이터로부터의 학습하는 과정이라고 말한다
O
3
지도 학습을 통해서는 자동차 번호판의 인식률을 높일 수 없다
X
4
비지도 학습에서는 데이터 학습을 위해 레이블이나 태그 표식을 붙인다
X
5
회귀 분석 기술은 학습 데이터를 사용하여 하나의 출력값을 예측하는데 산출물은 항상 확률론적 의미를 내포하고 있다
O
6
분류는 일정한 기준에 따라 명백하게 구분 짓는 것이고 회귀는 오차 제곱의 합을 최소화 하는 직선을 긋는 작업이다
O
7
머신러닝에서의 학습방법중 강화 학습은 포함되지 않는다
X
8
머신러닝은 건강과 관련된 헬스케어 분야에서도 중요한 역할을 담당한다
O
9
의사결정 트리는 이진트리를 사용하는 관측값과 목표값을 연결하는 예측 모델이다
O
10
강화 학습은 보상이 주어지는 문제 해결에 효과적인 학습 방법이 아니다
X
11
( )은 입력과 이에 대응하는 미리 알려진 출력을 연관시키는 관계를 학습하는 방법이다
지도학습
12
( ) 학습은 출력 없이 주어진 입력만으로 스스로 모델을 구축하여 학습하는 방법이다
비지도
13
스타크래프트와 바둑과 같은 게임에서은 보상을 위해 대부분 ( ) 학습이 사용된다
강화
14
( )란 주어진 데이터 중 유사한 특성을 가진 것들끼리 묶어서 나누는 것을 의미한다
분류
15
( ) 알고리즘은 데이터를 경계선으로 구분하는게 그 중 가장 큰 폭을 가진 경계선을 찾는 알고리즘이다
SVM
16
( ) 이란 서로 유사한 특성을 가진 여러개의 그룹으로 묶는 기법이다
클러스터링
17
( )학습이란 주어진 입력에 대응하는 출력정보 없이 학습하는 것을 말한다
비지도
18
( )의 정리는 과거의 데이터들을 기반으로 미래를 예측하는 모델로 활용괸다
베이즈
19
다음중 머신 러닝괴 별로 괸계가 없는것은?
프로그램을 명시적으로만 작성
20
다음중 지도 학습의 장점에 속하는 것은?
경험을 사용하여 성능 기준을 최적화
21
머신러닝의 주요 종류들을 말하시오
신경망 클리스터링 분류 의사결정트리 나이브베이즈
22
분류의 응용의 예 몇가지
사진으로 남녀 구별, 개와 고양이의 구분, 스팸메일과 정상메일 구분, 알파벳과 한글 문자의 구분
23
회귀의 개념을 설명하시오
하나의 종속 변수와 다른 독립 변수들 사이의 관계를 결정히는 통계적 측정
24
머신러닝에서 활용되는 비지도 학습 방법
k-means 클러스터링, 추천 시스템, 가우스 혼합 모델, 계층적 클리스터링 등
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강화 학습에 대해 간단히 설명하시오
주어진 입력에 대응하는 행동을 취하는 시스템에 보상이 주어지며 시행착오를 통해 보상을 최대화 함