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요즘 머신러닝에 대한 이야기가 많이 들립니다. 그렇다면 머신러닝은 실제로 어떻게 작동하는 것일까요?
단 10문항으로 구성된 퀴즈를 통해 여러분의 머신러닝 지식을 확인해 보세요!
점수:
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해답
- 입력 데이터셋이 있고 가능한 응답을 알고 있는 경우, 예측을 수행하는 머신러닝 알고리즘은 무엇일까요? 지도 학습
- 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾아내는 머신러닝 알고리즘은 무엇일까요? 비지도 학습
- 어떤 경우에 데이터의 차원을 축소해야 할까요? 유사한 특성을 갖는 대규모의 특징 세트가 있는 경우
- 분류 모델은 어떤 작업을 수행할까요? 데이터를 미리 정의된 범주에 할당
- 다음 중 예측을 할 때 가장 쉽게 시작할 수 있는 분류 알고리즘은 무엇일까요? 로지스틱 회귀
- 하이퍼파라미터 조정은 어떤 기능을 할까요? 학습 알고리즘의 성능 개선을 위해 파라미터 최적화
- 축소 추정량을 사용하여 데이터에서 중복 특징을 제거하는 특징 선택 기법은? 정규화
- 주성분 분석이란 어떤 기법일까요? 데이터 차원 축소를 위한 선형 특징 변환 기법
- 과적합은 어떤 경우를 말하나요? 모델이 더 큰 데이터셋으로 일반화할 수 없는 세부 정보를 훈련 데이터에서 학습하는 경우
- 모델에서 예측한 분류를 실제 클래스 레이블과 비교하는 테이블을 무엇이라고 부르나요? 혼동행렬
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