사실 이번 3회 시험은 두번째라 지난번에 나왔던 것들은 모조리 안나오고 새로운 애들이 나올 수 있을 법도한데 대충 이런 문제가 나왔구나 하고 감을 익히는 정도로 살펴보자
단답형
빈 칸 채우기 : 이상값, 과적합 특징을 적어주고 설명하는 것의 이름을 적으라고 하는 문제. 데이터 모델링 알고리즘의 모델 종류 부스팅, 앙상블 모델 종류 (부스팅) 결측치 대치 방법의 종류 (이상치 대체) 회귀분석의 변수 선택 방법 (후진제거법) 모델 성능에 외적으로 영향을 주는 요소. (하이퍼파라미터) 모델 성능 측정 지표 fpr, tpr과 관련 있는 곡선의 이름. (ROC 곡선) 은닉층 노드2개의 값, 바이어스, 활성화 함수가 주어지고, 해당 값을 계산해서 출력층 1개 노드 값 구하기. (활성화함수 계산법) 주로 각 장의 주요 개념들 중에서 나온 것이기 때문에 아마 필기를 성실하게 준비했다면 그리 큰 어려움은 없을 것이라고 본다. 애초에 단답형 + 작업형 1유형을 모조리 맞추면 합격이기는 한데 사실상 이는 힘들고 무조건 작업형 2유형 만점을 받고 나머지 60점에서 널널하게 20점 받아서 합격선에 드는 식으로 전략을 짜는게 맞는거 같다.
작업형
제 1유형은 보스턴 집값 데이터
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
보스턴 집값 데이터는 캐글에서 구할 수 있다.
특정 칼럼의 가장 큰 값 10개를 그중 가장 작은 값으로 대치 후 다른 칼럼 값으로 조건을 걸어 특정 칼럼의 평균 구하기. 훈련 데이터 80%추출 후 결측치 중앙값으로 보정. 보정 전후의 표준편차 차이 구하기. 조건에 맞는 이상값의 총 합 구하기. ( 이상값 기준 주어짐 ) 제 2유형은 단순히 예측(1=Yes, 0=No)하는 문제, ML문제. 정확도 기준으로 판별
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