머신러닝에대해얼마나잘알고계시나요?

요즘머신러닝에대한이야기가많이들립니다。그렇다면머신러닝은실제로어떻게작동하는것일까요?


10개문항으로구성된퀴즈를통해머신러닝에대해얼마나잘알고있는지알아보세요。

질문1

입력데이터세트가있고가능한응답을알고있는경우,예측을수행하는머신러닝알고리즘은무엇일까요?

지도학습
비지도학습
감독로직
딥러닝

질문2

레이블이지정되지않은데이터에서패턴을찾아내는머신러닝알고리즘은무엇일까요?

데이터예언
감독로직
비지도학습
지도학습

질문3

어떤경우에데이터의차원을축소해야할까요?

데이터가센서로부터수집된경우
500 gb데이터세트가를초과하는경우
Linux컴퓨터를사용하는경우

유사한특성을갖는대규모의특징세트가있는경우

질문4

분류모델은어떤작업을수행할까요?

온도,날짜,시간의변화와같은실수값을갖는응답을예측합니다

유사도를기준으로응답을그룹으로군집화하여패턴을찾습니다

데이터를미리정의된범주에할당합니다
예측된데이터분류를데이터의실제클래스레이블과비교합니다

질문5

다음중예측을할때가장쉽게시작할수있는분류알고리즘은무엇일까요?

나이브베이즈

로지스틱회귀

신경망
배깅결정트리

질문6

하이퍼파라미터조정은어떤기능을할까요?

학습알고리즘의성능이개선되도록파라미터를최적화합니다
성능이개선되도록모델의파라미터세트를확장합니다
선형분류기를나타내는초평면을지정합니다
성능이저하될정도로파라미터를조정합니다

질문7

축소추정량을사용하여데이터에서중복특징을제거하는특징선택기법은?

단계적회귀
이웃성분분석
순차적특징선택
정규화

질문8

주성분분석이란어떤기법일까요?

예측정확도최적화를위해특징을추가하거나제거하는특징선택기법
데이터를상호배타적인군집으로분할하는군집화기법
데이터차원축소를위한선형특징변환기법
더나은파라미터세트를식별하는예측기법
过度拟合

질문9

과적합은어떤경우를말하나요?

예측모델이정확하긴하나실행하는데너무오래걸리는경우
간단한머신러닝문제에강력한딥러닝알고리즘을적용하는경우
모델이훈련데이터에서더큰데이터세트로일반화할수없는세부정보를학습하는경우
하이퍼파라미터조정을수행하여성능이저하되는경우

질문10

모델에서예측한분류를실제클래스레이블과비교하는표를무엇이라고부르나요?

혼돈테이블
예측플롯
정오분류표
잔차플롯