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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
반복 측정 설계의 비모수 검정으로 옳은 것은?
평균
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객관식
부트스트랩(Bootstrap) 방법의 특징으로 옳은 것은?
평균
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객관식
순열 검정(Permutation Test)에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
비모수 상관 분석에서 스피어만 상관계수와 켄달 타우(Kendall's Tau)의 공통점으로 옳은 것은?
평균
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객관식
다음 중 과적합(Overfitting)을 방지하기 위한 방법으로 가장 거리가 먼 것은?
평균
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객관식
분류 모델 평가 지표 중 '실제 양성인 것 중에서 모델이 양성으로 맞춘 비율'은?
평균
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객관식
다음 중 독립변수들 사이의 강한 상관관계로 인해 회귀 분석 결과가 불안정해지는 현상은?
평균
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객관식
K-Means 군집 분석에서 최적의 군집 수(K)를 찾기 위해 사용하는 시각화 기법은?
평균
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객관식
다음 중 앙상블 기법 중 '부스팅(Boosting)'에 해당하는 알고리즘은?
평균
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객관식
신경망 학습에서 '기울기 소실(Vanishing Gradient)' 문제를 해결하기 위해 주로 사용하는 활성화 함수는?
평균
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