기계 학습 퀴즈

기계 학습의 정의는 무엇인가요?

• 기계가 데이터를 통해 학습하는 알고리즘

• 기계가 모든 문제를 해결하는 것

• 기계가 사람의 지시 없이 작동하는 것

• 기계가 스스로 코드를 작성하는 것

Answer explanation

기계 학습은 데이터를 통해 패턴을 인식하고 학습하는 알고리즘을 의미합니다. 따라서 '기계가 데이터를 통해 학습하는 알고리즘'이 올바른 정의입니다. 다른 선택지는 기계 학습의 본질을 잘못 설명하고 있습니다.

기계 학습의 핵심 개념은 무엇인가요?

• 프로그래밍 언어

• 하드웨어 성능

• 데이터베이스

• 표현과 일반화

Answer explanation

기계 학습의 핵심은 데이터를 통해 패턴을 학습하고 이를 일반화하여 새로운 데이터에 적용하는 것입니다. 따라서 '표현과 일반화'가 가장 중요한 개념입니다.

기계 학습과 데이터 마이닝의 차이는 무엇인가요?

• 기계 학습은 예측에 초점을 둔다

• 데이터 마이닝은 예측에 초점을 둔다

• 기계 학습은 데이터 분석을 한다

• 데이터 마이닝은 기계 학습을 포함한다

Answer explanation

기계 학습은 주로 예측 모델을 구축하는 데 중점을 두며, 데이터에서 패턴을 학습하여 미래의 결과를 예측합니다. 반면 데이터 마이닝은 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 과정입니다.

아래 중 기계 학습의 알고리즘 유형이 아닌 것은?

• 강화 학습

• 비지도 학습

• 지도 학습

• 데이터베이스 관리

Answer explanation

기계 학습의 알고리즘 유형에는 강화 학습, 비지도 학습, 지도 학습이 포함됩니다. 반면 데이터베이스 관리는 데이터 저장 및 관리와 관련된 분야로, 기계 학습 알고리즘 유형이 아닙니다.

결정 트리 학습법은 어떤 유형의 알고리즘인가요?

• 준 지도 학습

• 지도 학습

• 강화 학습

• 비지도 학습

Answer explanation

결정 트리 학습법은 주어진 입력 데이터와 그에 대한 레이블을 기반으로 학습하므로, 이는 지도 학습에 해당합니다. 따라서 정답은 '지도 학습'입니다.

인공신경망은 어떤 분야에서 영감을 받았나요?

• 지구과학

• 화학

• 생물학

• 물리학

Answer explanation

인공신경망은 생물학에서 영감을 받아 인간의 뇌 구조와 기능을 모방하여 정보를 처리하는 방식으로 발전하였습니다. 따라서 정답은 생물학입니다.

강화 학습의 주요 개념은 무엇인가요?

• 데이터 정제

• 보상과 처벌

• 데이터 클러스터링

• 특징 공학

Answer explanation

강화 학습의 핵심 개념은 '보상과 처벌'입니다. 에이전트는 행동을 통해 보상을 최대화하고 처벌을 최소화하려고 하며, 이를 통해 최적의 정책을 학습합니다.

기계 학습의 일반화란 무엇을 의미하나요?

• 훈련 데이터의 정확한 처리

• 데이터의 저장

• 새로운 데이터의 처리 능력

• 데이터의 시각화

Answer explanation

기계 학습의 일반화는 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터에 대해 잘 작동할 수 있는 능력을 의미합니다. 따라서 '새로운 데이터의 처리 능력'이 정답입니다.

아래 중 기계 학습의 응용 사례가 아닌 것은?

• 음성 인식

• 스팸 이메일 분류

• 문자 인식

• 데이터베이스 설계

Answer explanation

기계 학습은 음성 인식, 스팸 이메일 분류, 문자 인식과 같은 데이터 기반의 패턴 인식을 활용합니다. 반면, 데이터베이스 설계는 데이터 저장 및 관리와 관련된 작업으로 기계 학습의 응용 사례가 아닙니다.

기계 학습의 이론적 배경은 무엇인가요?

• 생물학 이론

• 화학 이론

• 물리학 이론

• 전산 학습 이론

Answer explanation

기계 학습은 전산 학습 이론에 기반하여 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 방법론입니다. 따라서 전산 학습 이론이 기계 학습의 이론적 배경으로 가장 적합합니다.