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II-03-1_기계학습의 개념과 활용 퀴즈

Total questions: 5

Worksheet time: 16mins

Name
Class
Date
1-10.
1.

앨런 튜링이 고안한 '튜링 테스트'는 무엇을 기반으로 하였는가?

a)

기계의 학습 속도

b)

데이터의 입력

c)

알고리즘의 설계

d)

인간의 지능

2.

기계학습에서 지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇인가?

a)

정답을 알려주는 여부

b)

데이터의 양

c)

알고리즘의 복잡성

d)

학습 속도

3.

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

a)

수염이 있으면 고양이이다.

b)

귀가 접혀있으면 고양이이다.

c)

입의 길이가 5cm 이하이면 고양이이다.

d)

박스를 던져 주었을 때 그 안에 들어가면 고양이이다.

4.

기계학습에서 새로운 데이터에 대해 학습된 패턴과 규칙이 어떻게 적용되는가?

a)

삭제된다

b)

수정되고 발전된다

c)

유지된다

d)

무시된다

5.

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

a)

데이터 분석

b)

비지도 학습

c)

지도 학습

d)

시행착오

6.

지도 학습은 무엇을 활용하여 데이터에서 패턴과 규칙을 찾아내는 방법인가?

a)

정답이 있는 데이터

b)

정답이 없는 데이터

c)

랜덤한 데이터

d)

비지도 학습 데이터

7.

분류 문제와 예측 문제를 해결하는 데 사용되는 것은?

a)

강화 학습

b)

반복 학습

c)

비지도 학습

d)

지도 학습

8.

분류 문제와 예측 문제를 구분하는 기준은 무엇에 따라 결정되는가?

a)

알고리즘의 복잡성

b)

컴퓨터의 성능

c)

알아내고자 하는 목적 값의 형태

d)

데이터의 양

9.

비지도 학습은 어떤 데이터를 활용하여 지식을 추출하는가?

a)

정답이 있는 데이터

b)

지도 학습 데이터

c)

정답을 알 수 없는 데이터

d)

랜덤한 데이터

10.

군집화 문제는 무엇을 찾아 그룹으로 만드는 것인가?

a)

데이터의 색상

b)

데이터의 크기

c)

데이터의 특징

d)

데이터의 정답

11.

다음 중 옳지 않은 말은?

a)

뷴류문제란 주어진 데이터를 이미 정해진 일정한 범위에 따라 구별하는 것

b)

기계학습에서 학습에 사용되는 데이터를 학습 데이터라고 함

c)

지도 학습의 가장 큰 어려운 점은 정답 집합을 확보하는 것

d)

예측문제는 주어진 데이터의 특징을 기준으로 파악하는 것

12.

개/고양이, 스팸/일반 메일, 꽃의 품종 등과 같이 연속성이 없는 몇 가지 범주로 구분하는 것을 무엇이라 하는가?

a)

예측

b)

분류

c)

훈련

d)

속성

13.

인터넷 쇼핑몰 홈페이지 등에서 고객이 구입할 가능성이 매우 높은 상품을 추천하는 시스템 등에 활용되는 분석은?

a)

군집 분석

b)

비지도 분석

c)

장바구니 분석

d)

분류 분석

14.

연관성 분석을 무엇이라고도 하는가?

a)

군집 분석

b)

비지도 분석

c)

분류 분석

d)

장바구니 분석

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