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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
다층 퍼셉트론(MLP) 출력층의 활성화 함수를 선택하는 기준으로 옳은 것은?
평균
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객관식
조기 종료(Early Stopping) 기법에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
Adam 옵티마이저의 특징으로 옳은 것은?
평균
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객관식
신경망에서 '가중치 초기화(Weight Initialization)'가 중요한 이유로 옳은 것은?
평균
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객관식
서포트벡터머신(SVM)에서 '마진(Margin)'의 정의로 옳은 것은?
평균
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객관식
SVM에서 선형 분리가 불가능한 데이터를 처리하기 위해 사용하는 방법으로 옳은 것은?
평균
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객관식
SVM의 하이퍼파라미터 C(Cost)에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
RBF(Radial Basis Function) 커널의 하이퍼파라미터 γ(감마)에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
SVM을 회귀 문제에 적용한 SVR(Support Vector Regression)에서 ε(엡실론)의 역할은?
평균
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객관식
SVM의 장점으로 옳지 않은 것은?
평균
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