다음 중 머신러닝(기계학습)의 주요 용어에 대한 설명으로 가장 올바르지… | [전자상거래관리사 1급 필기] 22년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[전자상거래관리사 1급 필기] 22년 1회차
다음 중 머신러닝(기계학습)의 주요 용어에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은?
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강화학습 : 주로 시각적 이미지를 분석하는데 사용되며, 이미지의 특징을 추출하고 필터 역할을 하는 컨볼루션 레이어를 적용하여 효율적으로 고차원의 이미지를 인식하고 분류함
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전이학습 : 완료된 학습 모델을 유사 분야에 전이 (Transfer)하여 학습시키는 기술로, 적은 데이터로 학습을 빠르게 하고 예측의 정확도를 높임
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선형신경망 : 가장 간단한 형태의 인공 신경망 분석기법으로서 입력 자료로부터 직접 관측할 수 없는 영역을 예측하고 이로부터 결과를 찾아내는 학습 기법
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순환신경망 : 과거 정보와 현재의 입력값을 결합하는 순서를 고려한 학습 모델로서 데이터의 순서가 중요한 시계열 및 언어 처리 분석 등에 활용됨
해설
제시된 강화학습 설명은 실제로는 합성곱신경망(CNN)에 대한 설명이다. 이미지의 특징을 추출하는 컨볼루션 레이어를 활용해 고차원 이미지를 인식·분류하는 것은 CNN의 원리이며, 강화학습은 보상과 벌점을 통해 스스로 최적의 행동을 학습하는 방식이다.
전이학습, 선형신경망, 순환신경망에 대한 설명은 모두 타당하다.
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