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[빅분기 모의고사] 3과목 - 빅데이터 모델링 · 시험지
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총 10문제
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1 / 10문제
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Q1.
텍스트 마이닝 기법 중 단어들의 빈도를 벡터화하여 문서 간 유사도를 측정하는 방식은?
1
① TF-IDF
2
② CNN
3
③ RNN
4
④ GAN
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1
💡 해설
TF-IDF는 특정 문서에 자주 나오지만 전체 문서에는 드물게 나오는 단어에 높은 가중치를 준다.
🤔
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Q2.
회귀 모델의 성능 평가 지표로 '실제값과 예측값 차이의 제곱의 평균'은?
1
① MAE
2
② MSE (Mean Squared Error)
3
③ RMSE
4
④ MAPE
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2
💡 해설
MSE는 오차의 제곱합 평균으로 모델 최적화 시 손실 함수로도 자주 쓰인다.
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Q3.
SVM(Support Vector Machine)에서 데이터를 고차원으로 매핑하여 비선형 분류를 가능하게 하는 기법은?
1
① 커널 트릭 (Kernel Trick)
2
② 그라디언트 데센트
3
③ 소프트 마진
4
④ 슬랙 변수
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1
💡 해설
커널 함수를 사용하여 저차원 데이터를 고차원 공간으로 보낸다.
🤔
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Q4.
로지스틱 회귀(Logistic Regression)의 출력값 범위로 옳은 것은?
1
① -inf ~ +inf
2
② 0 ~ 1
3
③ -1 ~ 1
4
④ 0 ~ +inf
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2
💡 해설
로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 통해 0과 1 사이의 확률값을 출력한다.
🤔
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Q5.
연관성 분석(Association Rule)에서 '전체 거래 중 A와 B가 동시에 포함된 거래의 비율'은?
1
① 지지도 (Support)
2
② 신뢰도 (Confidence)
3
③ 향상도 (Lift)
4
④ 가중도
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정답
1
💡 해설
지지도는 두 품목이 함께 나타나는 빈도를 전체 확률로 나타낸 것이다.
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Q6.
두 변수 간의 비선형 관계가 존재할 때, 이를 해결하기 위해 입력 변수를 제곱하거나 곱한 모델은?
1
① 선형 회귀
2
② 다항 회귀 (Polynomial Regression)
3
③ 리지 회귀
4
④ 라쏘 회귀
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2
💡 해설
다항 회귀는 독립 변수의 차수를 높여 비선형적 관계를 모델링한다.
🤔
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Q7.
딥러닝 모델 중 이미지 데이터 처리에 특화되어 필터와 풀링 층을 사용하는 구조는?
1
① MLP
2
② CNN (Convolutional Neural Network)
3
③ LSTM
4
④ BERT
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2
💡 해설
합성곱망(CNN)은 이미지의 지역적 특징을 추출하는 데 탁월하다.
🤔
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Q8.
시계열 분석 모델 중 과거의 오차(Error)들을 이용하여 현재 값을 예측하는 모델은?
1
① AR (자기회귀)
2
② MA (이동평균)
3
③ ARMA
4
④ ARIMA
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정답
2
💡 해설
MA 모델은 오차항의 가중 이동평균으로 시계열을 설명한다.
🤔
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Q9.
모델 성능 향상을 위해 여러 모델을 결합하는 '부스팅(Boosting)'의 주요 특징은?
1
① 모델들이 서로 독립적이다.
2
② 이전 모델의 오차를 보완하며 순차적으로 학습한다.
3
③ 항상 병렬 처리가 쉽다.
4
④ 무조건 데이터 크기를 줄인다.
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정답
2
💡 해설
가중치를 조절하며 틀린 문제를 맞히는 데 집중하는 방식이다.
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Q10.
인공 신경망에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 노드 중 일부를 무작위로 생략하는 기법은?
1
① 활성화 함수
2
② 배치 정규화
3
③ 드롭아웃 (Dropout)
4
④ 역전파
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정답
3
💡 해설
드롭아웃은 학습 시 일부 뉴런을 끔으로써 모델의 일반화 성능을 높인다.
🤔
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채점 및 종료
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