딥러닝에서 배치 정규화(Batch Normalization)의 효과에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 과적합을 완전히 방지할 수 있다 ② 학습 속도를 향상시키고 기울기 소실 문제를 완화한다 ③ 모델의 매개변수 수를 줄여 계산 효율성을 높인다 ④ 활성화 함수의 선택을 불필요하게 만든다
2번
배치 정규화는 각 레이어의 입력을 정규화하여 학습 안정성과 속도를 향상시키며, 기울기 소실 문제를 완화합니다. ①은 과장(완전히 방지하지는 못함), ③은 틀림(매개변수 수 증가), ④는 틀림(활성화 함수는 여전히 중요)입니다.
기출 #3205
마트에서 총 200건의 거래를 분석한 결과 라면을 구매한 거래가 80건, 계란을 구매한 거래가 100건, 라면과 계란을 모두 구매한 거래가 50건이었다. 계란→라면 규칙의 향상도(Lift)는? ① 0.4 ② 0.62...
기출 #3206
R에서 다음 코드의 실행 결과로 가장 적절한 것은? [코드] ① 4 ② 5 ③ 6 ④ 20
기출 #3207
시계열 데이터의 정상성(Stationarity) 확보 방법에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은? ① 차분(Differencing)을 통해 추세를 제거할 수 있다 ② 로그 변환을 통해 분산의 변화를 안정화할 수 있다...
기출 #3208
표본평균의 표준오차에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 표본 크기가 증가하면 표준오차도 증가한다 ② 모집단의 분산이 클수록 표준오차는 작아진다 ③ 표준오차는 σ/√n으로 계산된다 ④ 표준오차는 항상 모집단 표준편...
기출 #3209
베이지안 통계에서 사전분포(Prior Distribution)의 역할에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 사전분포는 데이터 관찰 이전의 모수에 대한 믿음을 표현한다 ② 무정보 사전분포는 모든 가능한 모수값...
기출 #3411
랜덤 포레스트(Random Forest)에서 예측 성능을 높이기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 트리의 개수(n_estimators)를 증가시킨다 ② 각 분할에서 고려할 특성 수(max_features)...
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내일 ADsP 시험을 앞둔 분들을 위한 마지막 정리본. 1·2페이지 미리보기와 플랜 회원 PDF 다운로드 안내.
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ADsP 시험까지 7일 남은 비전공자를 위한 일차별 시간표. 3일은 빡빡한 사람, R과 통계가 처음인 사람을 위한 안정 루트입니다.
12 min read
빅데이터분석기사와 ADsP를 비전공자 관점에서 응시조건·난이도·합격률·취업 활용도까지 비교해 어느 쪽을 먼저 준비하는 게 효율적인지 정리했습니다.
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