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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
Word2Vec 임베딩의 특징으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
감성 분석(Sentiment Analysis)에서 어휘 기반 방법(Lexicon-based)의 한계로 옳은 것은?
평균
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객관식
이미지 데이터 분석에서 '객체 탐지(Object Detection)'와 '이미지 분류(Image Classification)'의 차이로 옳은 것은?
평균
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객관식
소셜 미디어 텍스트 분석에서 '불용어(Stopword) 제거'를 하는 이유로 옳은 것은?
평균
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객관식
텍스트 전처리 단계 중 '형태소 분석(Morphological Analysis)'과 '어간 추출(Stemming)'의 차이로 옳은 것은?
평균
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객관식
비정형 데이터 분석에서 '코사인 유사도(Cosine Similarity)'를 사용하는 주된 이유는?
평균
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객관식
앙상블 기법의 기본 원리로 옳은 것은?
평균
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객관식
배깅(Bagging)의 특징으로 옳은 것은?
평균
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객관식
랜덤 포레스트(Random Forest)가 단일 의사결정나무보다 성능이 우수한 이유로 옳은 것은?
평균
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객관식
부스팅(Boosting)과 배깅(Bagging)의 주된 차이로 옳은 것은?
평균
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