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1[전자상거래관리사 1급 필기] 24년 1회차
다음 글상자에서 설명하고 있는 사례와 분석방법이 가장 올바르게 연결된 것은?
- (가): 쇼핑몰 리뷰에 대한 긍정/부정 판단
- (나): 얼굴 인식으로 출퇴근 게이트 설치
- (다): 사용자 상호작용을 통해 학습하고 응답하는 챗봇
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(가) 순환신경망, (나) 합성곱신경망, (다) 강화학습
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(가) 합성곱신경망, (나) 심층신경망, (다) 순환신경망
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(가) 강화학습, (나) 심층신경망 + 합성곱신경망, (다) 강화학습
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(가) 심층신경망, (나) 강화학습, (다) 순환신경망 + 합성곱신경망
해설
리뷰 감성 판단은 순환신경망, 얼굴 인식은 합성곱신경망, 상호작용으로 학습하는 챗봇은 강화학습이 각각 대응한다.
쇼핑몰 리뷰의 긍정·부정 판단은 단어가 이어지는 순서와 문맥이 의미를 좌우하는 텍스트 처리이므로, 이전 시점의 정보를 되먹여 처리하는 순차 데이터용 신경망이 적합하다.
얼굴 인식은 이미지에서 눈·코·윤곽 같은 지역적 특징을 추출해야 하므로 필터를 옮겨 가며 특징 맵을 만드는 합성곱 구조가 표준적으로 쓰인다.
챗봇이 사용자와 주고받는 과정에서 반응을 보상 신호로 삼아 응답 정책을 개선한다면, 이는 환경과의 상호작용에서 보상을 최대화하도록 학습하는 방식에 해당한다.
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