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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
베이지안 분석에서 '사전 분포(Prior Distribution)'를 선택하는 기준으로 옳은 것은?
평균
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객관식
MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법의 주된 목적으로 옳은 것은?
평균
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객관식
나이브 베이즈를 텍스트 분류(스팸 필터)에 적용할 때 '라플라스 스무딩(Laplace Smoothing)'을 사용하는 이유는?
평균
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객관식
베이지안 모델 비교에서 BIC(Bayesian Information Criterion)의 특징으로 옳은 것은?
평균
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객관식
베이지안 신뢰 구간(Credible Interval)과 빈도주의 신뢰 구간(Confidence Interval)의 차이로 옳은 것은?
평균
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객관식
다음 상황에서 베이지안 접근이 빈도주의보다 유리한 이유로 옳은 것은?
임상 1상 시험에서 참가자 10명으로 신약 부작용 확률을 추정한다.
평균
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객관식
합성곱 신경망(CNN)의 풀링(Pooling) 레이어의 주된 역활은?
평균
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객관식
순환 신경망(RNN)이 일반 MLP보다 순차 데이터에 적합한 이유는?
평균
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객관식
LSTM(Long Short-Term Memory)이 기본 RNN보다 개선된 점으로 옳은 것은?
평균
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객관식
트랜스포머(Transformer) 모델에서 '어텐션(Attention)' 메커니즘의 핵심 역할은?
평균
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