II-03-1_기계학습의 개념과 활용 퀴즈

앨런 튜링이 고안한 '튜링 테스트'는 무엇을 기반으로 하였는가?

• 기계의 학습 속도

• 데이터의 입력

• 알고리즘의 설계

• 인간의 지능

기계학습에서 지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇인가?

• 정답을 알려주는 여부

• 데이터의 양

• 알고리즘의 복잡성

• 학습 속도

기계학습에서 고양이를 구별하기 위해 사용되는 규칙 중 어떤 규칙이 스코티시폴드 고양이에 적합하지 않을까?

• 수염이 있으면 고양이이다.

• 귀가 접혀있으면 고양이이다.

• 입의 길이가 5cm 이하이면 고양이이다.

• 박스를 던져 주었을 때 그 안에 들어가면 고양이이다.

기계학습에서 새로운 데이터에 대해 학습된 패턴과 규칙이 어떻게 적용되는가?

• 삭제된다

• 수정되고 발전된다

• 유지된다

• 무시된다

기계학습의 구분 중 '강화 학습'은 무엇을 통해 최적의 행동을 학습하는가?

• 데이터 분석

• 비지도 학습

• 지도 학습

• 시행착오

지도 학습은 무엇을 활용하여 데이터에서 패턴과 규칙을 찾아내는 방법인가?

• 정답이 있는 데이터

• 정답이 없는 데이터

• 랜덤한 데이터

• 비지도 학습 데이터

분류 문제와 예측 문제를 해결하는 데 사용되는 것은?

• 강화 학습

• 반복 학습

• 비지도 학습

• 지도 학습

분류 문제와 예측 문제를 구분하는 기준은 무엇에 따라 결정되는가?

• 알고리즘의 복잡성

• 컴퓨터의 성능

• 알아내고자 하는 목적 값의 형태

• 데이터의 양

비지도 학습은 어떤 데이터를 활용하여 지식을 추출하는가?

• 정답이 있는 데이터

• 지도 학습 데이터

• 정답을 알 수 없는 데이터

• 랜덤한 데이터

군집화 문제는 무엇을 찾아 그룹으로 만드는 것인가?

• 데이터의 색상

• 데이터의 크기

• 데이터의 특징

• 데이터의 정답