한국어
메뉴

머신러닝의 기초

비지도 학습에 해당하는 것은?

  1. A구매 이력만으로 비슷한 구매 패턴을 보이는 고객을 몇 개의 그룹으로 나눈다
  2. B과거의 고장 유무 기록을 정답으로 삼아, 장치의 센서 값으로부터 고장을 예측한다
  3. C시행착오로 얻는 보상이 커지도록 게임에서 행동을 고르는 방법을 학습한다
정답과 해설 보기

정답: A. 구매 이력만으로 비슷한 구매 패턴을 보이는 고객을 몇 개의 그룹으로 나눈다

비지도 학습은 정답 레이블이 없는 데이터로부터 데이터 안의 묶음이나 구조를 찾아내는 방법입니다. 대표적인 것으로 비슷한 데이터를 그룹으로 나누는 클러스터링과, 데이터를 적은 변수로 나타내는 차원 축소가 있습니다. 고장 유무라는 정답을 사용하여 예측하는 것은 지도 학습, 보상을 단서로 행동을 학습하는 것은 강화 학습입니다.

이 분야 연습하기 분야로 돌아가기

머신러닝의 기초의 다른 문제

  1. 강화 학습에 대한 설명으로 적절한 것은?
  2. k-평균 알고리즘(k-means)에 의한 클러스터링의 절차로 적절한 것은?
  3. 주성분 분석(PCA)에 대한 설명으로 적절한 것은?
  4. 데이터를 학습용·검증용·테스트용의 3가지로 나눌 때, 검증용 데이터의 주된 용도로 적절한 것은?
  5. 1000건의 데이터로 5-겹 교차 검증(k = 5인 k-겹 교차 검증)을 수행할 때, 1회마다 학습에 사용하는 데이터 건수는?