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Worksheets비지도학습과 지도학습의 이해
Total questions: 5
Worksheet time: 3mins
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포함하는 가장 넓은 개념이다.
머신러닝은 딥러닝을 포함하지만 인공지능과는 별개의 개념이다.
딥러닝은 인공지능의 한 종류이며, 머신러닝과는 관련이 없다.
세 가지 개념은 서로 완전히 독립적이며, 공통점이 없다.
지도학습(Supervised Learning)에 대한 설명으로 옳은 것은?
문제만 주어지고 정답은 스스로 찾아야 하는 학습 방식이다.
문제와 정답이 함께 주어져, 정답이 나오는 과정을 학습하는 방식이다.
일부 문제에만 정답이 주어지고, 나머지는 스스로 학습하는 방식이다.
행동에 대한 보상을 통해 최적의 행동을 찾아내는 학습 방식이다.
다음 중 지도학습(Supervised Learning)의 예시로 가장 적절하지 않은 것은?
사진 속 고양이와 강아지를 구분하는 문제
주택 가격의 변화를 예측하는 문제
환율 변동을 예측하는 문제
주어진 데이터에서 유사한 특징을 가진 그룹을 찾아내는 문제
비지도학습(Unsupervised Learning)의 특징으로 가장 적절한 것은?
문제와 정답이 모두 주어져 학습 과정이 명확하다.
정답 없이 문제만 주어지며, 데이터 내의 패턴을 스스로 찾아 학습한다.
일부 정답이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하여 학습한다.
행동에 대한 보상과 벌칙을 통해 최적의 전략을 학습한다.
강화학습(Reinforcement Learning)의 주요 특징은 무엇인가요?
문제와 정답이 명확하게 주어진 데이터를 기반으로 학습한다.
정답이 없는 대량의 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 발견한다.
일부 정답이 있는 데이터와 정답이 없는 데이터를 혼합하여 학습한다.
환경과의 상호작용을 통해 행동에 대한 보상을 최대화하는 방식으로 학습한다.
