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WorksheetsAX 시대와 데이터 보호 윤리 퀴즈
Total questions: 13
Worksheet time: 7mins
AX 시대에 관한 설명으로 옳은 것은?
인공지능을 통해 기업의 경쟁력을 강화하고 효율성을 높이는 시대
전통적인 제조업을 중심으로 산업이 발전한 시대
농업 기술이 크게 발전한 시대
모든 산업이 자동화된 시대
데이터 보호 윤리 중 "수집 목적의 명확성"이 중요한 이유는?
사용자가 동의 없이 데이터를 수집할 수 있기 때문이다.
데이터가 언제든지 무제한으로 저장될 수 있기 때문이다.
데이터가 수집될 때 그 목적이 명확히 해야 사용자가 개인정보가 어떻게 활용될지 알 수 있기 때문이다.
데이터 수집은 최소화해야 할 필요가 없기 때문이다.
다음 중 오렌지 데이터 마이닝의 특징으로 틀린 것은?
오픈소스 소프트웨어로 무료로 사용할 수 있다.
GUI 환경에서 마우스를 드래그 앤 드롭하여 데이터 분석을 수행할 수 있다.
빅데이터 분석에 최적화된 분산 처리 기능을 제공한다.
다양한 데이터 전처리, 시각화, 모델링 기능을 포함하고 있다.
오렌지 데이터 마이닝에서 사용되는 "위젯(widget)"에 대한 설명으로 틀린 것은?
위젯은 데이터를 시각화하거나 분석 작업을 수행하는 모듈이다.
모든 오
오렌지 데이터 마이닝에서 사용되는 "위젯(widget)"에 대한 설명으 로 틀린 것은?
위젯은 데이터를 시각화하거나 분석 작업을 수행하는 모듈이다.
모든 오렌지 위젯에는 입력과 출력이 있다.
위젯 간에는 데이터를 주고받는 연결을 설정할 수 있다.
각 위젯은 데이터 준비, 분석, 모델링 등 특정 작업에 초점을 맞춘다.
다음 중 오렌지 데이터 마이닝의 Feature Statistics 위젯으로 할 수 있는 작업으로 틀린 것은?
각 특성(Feature)에 대한 기본 통계값(예: 평균, 분산, 중간값)을 확인 할 수 있다.
특성 값의 분포를 히스토그램 형태로 확인할 수 있다.
데이터의 이상치(Outlier)를 자동으로 제거할 수 있다.
연속형 및 범주형 특성에 대한 요약 통계를 제공한다.
결측치를 잘 설명한 것을 고르시오?
수집된 데이터의 특정 속성값 중에 가장 큰 값으로 Feature Statistics 위젯으로 확인할 수 있다.
수집된 데이터에서 다른 속성값보다 두드러지게 튀는 값으로 Outlier 위젯으로 처리할 수 있다.
채워지지 않고 비어 있는 값. 즉, 수집되지 않은 값으로 Im
결측치를 잘 설명한 것을 고르시오?
수집된 데이터의 특정 속성값 중에 가장 큰 값으로 Feature Statistics 위젯으로 확인할 수 있다.
수집된 데이터에서 다른 속성값보다 두드러지게 튀는 값으로 Outlier 위젯으로 처리할 수 있다.
채워지지 않고 비어 있는 값. 즉, 수집되지 않은 값으로 Impute 위젯으로 처리할 수 있다.
특정 속성값들의 평균치를 말한다.
노인 인구 비율, 의료 서비스 이용 빈도, 독거노인 수 등의 특성들을 수집해 서비스 신청 건수를 예측하는 모델을 만들려고 한다. 이것을 무엇이라고 합니까?
회귀(Regression)
분류(Classification)
군집화(Clustering)
분석(Analysis)
다음 중 분류의 평가지표가 아닌 것은?
Precision (정밀도)
R2 (결정계수)
Recall (재현율)
Accuracy (정확도)
다음 중 군집화(Clustering)에 대한 설명으로 틀린 것은?
군집화 알고리즘은 데이터를 사전 정의된 레이블에 따라 그룹화한다.
K-means, DBSCAN, 계층적 군집화(Hierarchical Cluster
다음 중 군집화(Clustering)에 대한 설명으로 틀린 것은?
군집화 알고리즘은 데이터를 사전 정의된 레이블에 따라 그룹화한다.
K-means, DBSCAN, 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)는 대표적인 군집화 알고리즘이다.
군집화는 데이터 분포를 이해하고 숨겨진 패턴을 발견하는 데 유용하다.
군집화는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나이다.
비정형데이터의 특징이 아닌 것을 보기에서 고르시오?
텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형식으로 존재한다.
데이터 간의 관계가 명확하지 않고 비규칙적이다.
데이터 처리를 위해 특수한 알고리즘 및 도구가 필요하다.
csv 파일, xlsx 데이터 등으로 정해진 형식이나 구조로 구성된 데이터이다.
