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빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 모델링 (3과목) 문제은행
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
빅데이터 분석기사 필기 과목 중 '빅데이터 모델링' 과목을 대비하기 위한 문제은행입니다.
학습 내용 한눈에 보기
분석모형, CRISP-DM, Ridge 회귀, 순환 신경망 등을 다루는 200개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 200문제
객관식
SVM의 커널 트릭(Kernel Trick)에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
다음 상황에서 가장 적합한 SVM 설정은?
소규모 의료 이미지 데이터(2,000건)에서 악성·양성 종양을 분류한다.
평균
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객관식
다중 클래스 분류에서 SVM을 적용하는 방법으로 옳은 것은?
평균
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객관식
SVM과 로지스틱 회귀를 비교한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
연관규칙(Association Rule)에서 '지지도(Support)'를 올바르게 설명한 것은?
평균
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객관식
연관규칙의 '신뢰도(Confidence)'에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
연관규칙에서 '향상도(Lift)'가 1보다 클 때의 의미는?
평균
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객관식
Apriori 알고리즘의 핵심 원리인 '반단조성(Anti-Monotonicity)'에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
FP-Growth 알고리즘이 Apriori 대비 개선된 점으로 옳은 것은?
평균
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객관식
연관규칙 분석 결과를 비즈니스에 활용하는 예로 가장 적절한 것은?
평균
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