기계학습에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [국회직 9급 컴퓨터일반] 22년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[국회직 9급 컴퓨터일반] 22년 1회차
기계학습에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
1
회귀 문제는 지도 학습의 한 방법이다.
2
군집화 문제는 비지도 학습의 한 방법이다.
3
강화 학습은 보상을 기반으로 학습하는 방법이다.
4
인공신경망은 지도, 비지도, 강화 학습 모두에 이용될 수 있다.
5
비지도 학습은 명시적 정답이 제공되지 않으므로 손실함수가 정의될 수 없다.
해설
옳지 않은 설명은 비지도 학습에서 손실함수가 정의될 수 없다는 것이다.
비지도 학습도 정답 레이블 없이 목적함수를 세울 수 있다. 군집 내 거리 제곱합이나 오토인코더의 재구성 오차가 대표적인 손실함수이다.
- 회귀: 입력과 정답 값의 쌍으로 연속값을 예측하므로 지도 학습이다.
- 군집화: 레이블 없이 유사한 데이터끼리 묶으므로 비지도 학습이다.
- 강화 학습: 행동의 결과로 받는 보상을 최대화하도록 학습한다.
- 인공신경망: 분류기, 오토인코더, 심층 강화 학습처럼 세 학습 방식 모두에 쓰인다.
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