누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 8장 연습문제

1. 인공지능 기술의 여러 분야 중, 명시적 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습을 통해 작업 성능을 높여나가는 기술은?

머신러닝

 

2. 머신러닝 알고리즘을 흔히 무엇이라고 부르는가?

모델

 

3.1 키, 몸무게, 연간 소득과 같이 변하는 양을 표현한 것을 무엇이라 하는가?

변수

 

3.2 두 변수가 변화하는 관계를 무엇이라 하는가?

상관관계

 

3.3 변수들 사이의 상관관계를 나타내는 수치를 무엇이라고 하는가?

상관계수

 

4. 상관관계가 있는 두 변수가 있을 경우 한 값이 증가할 때 다른 값도 증가하는 경우 무엇이 있다고 하는가? 그리고 반대의 경우는 무엇이라 하는가?

양의 상관관계, 음의 상관관계

 

5. 데이터 분포를 설명하는 직선을 무엇이라 하는가?

선형회귀직선

 

6. 선형 회귀 직선과 실제 데이터와의 거리를 무엇이라 하는가?

오차(error), 손실(loss), 잔차(residual)

 

7. 오차의 합을 데이터의 총 개수로 나누어 구한 평균값을 무엇이라고 하는가?

평균 절대값 오차(MAE)

 

8. 오차의 제곱의 합을 데이터의 총 개수로 나누어 구한 평균값을 무엇이라고 하는가?

평균 제곱 오차(MSE)

 

9. 데이터 분포를 가장 잘 설명하는 선형 회귀 직선을 구하는 과정을 무엇이라고 하는가?

최적화(optimization)

 

10. 평균 제곱 오차 곡선과 같은 오차 곡선의 극소값을 향하도록 반복적으로 파라미터를 조절하는 최적화 기법을 무엇이라 하는가?

경사 하강법

 

11. 수학 용어 중, 순간 변화량을 구하는 것으로 독립 변수값을 변화량 비의 극한으로 구성되는 것은?

미분

 

12. 지도 학습에서 예측하고 싶은 종속 변수가 숫자일때 사용하는 머신러닝 기법은? 그리고 범주형일 경우 사용하는 기법은?

회귀, 분류

 

13. 지도 학습에서 특정 공간에 분포하는 데이터에 대해 k개의 가장 가까운 이웃을 살펴보고 다수결 방식으로 데이터의 레이블을 할당하는 분류기법을 무슨 알고리즘이라고 하는가?

k-최근접 이웃(K-NN)