暗記メーカー
ログイン
인공지능 이론
  • 찡긋

  • 問題数 31 • 5/28/2024

    記憶度

    完璧

    4

    覚えた

    13

    うろ覚え

    0

    苦手

    0

    未解答

    0

    アカウント登録して、解答結果を保存しよう

    問題一覧

  • 1

    '정제'는 불필요한 기호나 문자를 제거하는 작업으로 주로 정규식을 이용하여 수행한다.

    True

  • 2

    결정트리에서 뿌리노드(root node)에서 말단노드(leaf node)로 내려갈수록 불순도가 올라가는 모델이 좋은 모델이다

    False

  • 3

    앙상블을 사용하면 모델의 성능이 항상 개선된다.

    False

  • 4

    상관계수는 인과 관계를 나타낸다.

    False

  • 5

    오차행렬을 작성하면 F1 점수를 계산할 수 있다.

    True

  • 6

    머신러닝 평가지표가 아닌 것은?

    Ensemble

  • 7

    머신러닝 모델 학습 시 손실함수에 아래의 빨간색 밗스 수식을 추가하는 이유에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?

    과대적합 방지

  • 8

    머신러닝 모델이 아닌 것은?

    Bayesian Optimization

  • 9

    아래의 머신러닝 모델 중 해석력이 가장 우수한 것은?

    Decision Tree

  • 10

    앙상블 학습에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?

    랜덤 포레스트 : 결정 트리 기반의 부스팅 앙상블 모델

  • 11

    두 변수 간의 전체적인 관계 및 그에 대한 분포를 표현하기 위해 각 데이터를 하나의 점으로 표현한 그래프는 무엇인가?

    산점도

  • 12

    Numpy에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 선택하시오.

    수치 계산을 위한 패키지, 데이터 사이언스용 파이썬 패키지와 연계성 높음, ndarray는 list, tuple을 이용하여 생성 가능함

  • 13

    피처 엔지니어링(feature engieering)에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 선택하시오.

    이진 피처는 0, 1로 인코딩한다., 순서형 피처는 순서대로 숫자를 부여한다. (예시: 0, 1, 2, 3...)

  • 14

    t-검정에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 선택하시오.

    p-value는 귀무가설이 맞다고 가정할때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률이다., 귀무가설 : 두 모집단의 평균 간에 차이가 없다., 대립가설 : 두 모집단의 평균 간에 차이가 있다.

  • 15

    (이것)은/는 서로 다른 특징 값의 범위가 일치하도록 조정하는 방법이다. (이것)은/는 무엇인가?

    피처 스케일링

  • 16

    (이것)은/는 타킷값의 분포가 불균형일때 사용하는 K-fold 교차 검증 방법이다. (이것)은/는 무엇인가?

    충화 k-fold 교차 검증

  • 17

    아래 그림은 상관관계 행렬에 대한 (이것)의 예시이다. 사람이 이해하기 쉽도록 값을 색상으로 나타내어 시각적으로 이해하기 쉽게 만드는 방법인 (이것)은/는 무엇인가?

    히트맵

  • 18

    (이것)은/는 데이터의 대략적인 분포(25%, 50%, 75%)와 이상치 등을 간결하게 보여주는 시각화 그래프이다. (이것)은/는 무엇인가?

    박스 플롯

  • 19

    (이것)은/는 자료의 빈도(혹은 중요도)를 시각적으로 나타내는 시각화 방법 중 하나이고 아래 그림은 그에 대한 예시이다. (이것)은/는 무엇인가?

    워드클라우드

  • 20

    파이썬의 데이터 처리를 위한 필수 라이브러리는 무엇인가?

    판다스

  • 21

    판다스의 주요 데이터구조를 모두 말하세요

    시리즈, 데이터프라임

  • 22

    Pandas에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 선택하시오.

    Series는 1차원 배열 자료구조임, Series는 파이썬의 사전형과 비슷함, 데이터 처리를 위한 패키지

  • 23

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    Linear Regression, Logistic Regression

  • 24

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    KNN

  • 25

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    Naive Bayes

  • 26

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    Decision Tree

  • 27

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    Random Forest

  • 28

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    XGBoost

  • 29

    (이것)이 어떤 알고리즘인지 적으시오.

    LightGBM

  • 30

    (이것)은/는 도수분포표를 나타내는 그래프. x축의 값은 실제로 연숙된 값이나, 이를 일정 간격으로 나누어 각 구간 에 대한 도수를 y축으로 표현한다.

    히스토그램

  • 31

    (이것)은/는 히스토그램과 달리 특정 구간이 아닌 특정 범주어 대한 그래프를 그리는 그래프. 예들 들어 성별에 따 른 마게팅 반응돌을 표현할 때 사용할 수 있음

    막대그래프