기계 학습 퀴즈

기계 학습의 정의는 무엇인가?

• 인간의 지능을 모방하는 기술

• 데이터로부터 학습하여 동작을 실행하는 알고리즘 개발

• 기계가 스스로 코드를 작성하는 기술

• 단순한 데이터 분석 방법

기계 학습과 데이터 마이닝의 주된 차이는 무엇인가?

• 데이터 마이닝은 기계 학습의 한 부분이다.

• 데이터 마이닝은 예측에 초점을 두고, 기계 학습은 속성 발견에 집중한다.

• 기계 학습은 데이터베이스를 사용하고, 데이터 마이닝은 사용하지 않는다.

• 기계 학습은 예측에 초점을 두고, 데이터 마이닝은 속성 발견에 집중한다.

기계 학습의 핵심 개념 중 하나는 무엇인가?

• 하드웨어 설계

• 소프트웨어 개발

• 표현과 일반화

• 데이터베이스 관리

강화 학습의 주요 특징은 무엇인가?

• 정답이 주어지는 학습 방식

• 보상을 통해 학습하는 방식

• 데이터를 클러스터링하는 방식

• 패턴 인식을 통한 학습

인공신경망의 주된 기능은 무엇인가?

• 데이터를 정제하는 것

• 문제 해결 능력을 가지는 모델

• 데이터베이스를 관리하는 것

• 단순한 계산을 수행하는 것

기계 학습에서 일반화란 무엇을 의미하는가?

• 훈련 데이터의 정확한 처리 능력

• 데이터의 시각화

• 데이터의 저장 방식

• 알고리즘의 복잡성

결정 트리 학습법의 주된 목적은 무엇인가?

• 데이터를 시각화하는 것

• 데이터를 정제하는 것

• 예측 모델을 만드는 것

• 데이터를 클러스터링하는 것

서포트 벡터 머신(SVM)의 주된 사용 목적은 무엇인가?

• 회귀 분석을 수행하는 것

• 분류 문제를 해결하는 것

• 데이터를 클러스터링하는 것

• 데이터를 정제하는 것

기계 학습의 응용 분야 중 하나는 무엇인가?

• 데이터베이스 관리

• 문자 인식

• 하드웨어 설계

• 네트워크 보안

기계 학습의 한 분야로서 '강화 학습'은 무엇을 기반으로 하는가?

• 데이터의 클러스터링

• 패턴 인식

• 보상과 처벌

• 정답을 제공하는 데이터