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Worksheets기계 학습 퀴즈
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
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1.
기계 학습의 정의는 무엇인가?
a)
단순한 데이터 분석 방법
b)
데이터로부터 학습하여 동작을 실행하는 알고리즘 개발
c)
인간의 지능을 모방하는 기술
d)
기계가 스스로 코드를 작성하는 기술
2.
기계 학습의 핵심 개념 중 하나는 무엇인가?
a)
데이터 마이닝
b)
표현과 일반화
c)
통계적 추론
d)
데이터베이스 관리
3.
기계 학습과 데이터 마이닝의 주된 차이는 무엇인가?
a)
데이터 마이닝은 예측에 초점을 둔다
b)
기계 학습은 데이터 분석을 포함한다
c)
기계 학습은 예측에 초점을 둔다
d)
데이터 마이닝은 기계 학습의 한 부분이다
4.
강화 학습의 주요 특징은 무엇인가?
a)
비지도 학습의 일종이다
b)
보상을 통해 학습한다
c)
지도 학습을 기반으로 한다
d)
데이터 클러스터링을 수행한다
5.
인공신경망의 주된 기능은 무엇인가?
a)
데이터를 정제하는 것
b)
문제 해결 능력을 가지는 모델을 형성하는 것
c)
데이터를 시각화하는 것
d)
단순한 데이터 분석을 수행하는 것
6.
결정 트리 학습법의 주된 목적은 무엇인가?
a)
데이터의 패턴을 시각화하는 것
b)
데이터를 클러스터링하는 것
c)
예측 모델을 만드는 것
d)
데이터를 정제하는 것
7.
서포트 벡터 머신(SVM)의 주된 사용 목적은 무엇인가?
a)
데이터의 분류
b)
데이터의 클러스터링
c)
데이터의 회귀 분석
d)
데이터의 시각화
8.
기계 학습에서 일반화란 무엇을 의미하는가?
a)
훈련 데이터의 정확한 처리 능력
b)
데이터의 시각화
c)
데이터의 클러스터링
d)
데이터의 정제
9.
기계 학습의 응용 중 가장 잘 알려진 사례는 무엇인가?
a)
데이터 마이닝
b)
클러스터링
c)
문자 인식
d)
강화 학습
10.
기계 학습의 한 분야로 간주되는 것은 무엇인가?
a)
소프트웨어 개발
b)
데이터베이스 관리
c)
네트워크 보안
d)
인공지능
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