AI-class

기계학습 프로그래밍 과목 학습용

인공지능 기초를 위한 FAQ

인공지능에서 지능에 해당하는 기능은 무엇인가?

A:

인공지능의 종류 3가지에 대해서 설명하시오 (지도학습, 반지도학습, 강화학습)

A:

전통적인 프로그래밍 방법과 인공지능 프로그램의 차이점은 무엇인가?

A:

딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가?

A: 머신러닝은 개발자가 학습에 관여하지만 딥러닝은 ai 스스로 데이터를 학습하고 규칙을 찾아낸다.

Classification과 Regression의 주된 차이점은?

A:

머신러닝에서 차원의 저주(curse of dimensionality)란?

A:

Dimensionality Reduction는 왜 필요한가?

A:

Ridge와 Lasso의 공통점과 차이점? (Regularization, 규제 , Scaling)

A:

Overfitting vs. Underfitting

A:

Feature Engineering과 Feature Selection의 차이점은?

A:

전처리(Preprocessing)의 목적과 방법? (노이즈, 이상치, 결측치)

A:

EDA(Explorary Data Analysis)란? 데이터의 특성 파악(분포, 상관관계)

A:

회귀에서 절편과 기울기가 의미하는 바는? 딥러닝과 어떻게 연관되는가?

A:

Activation function 함수를 사용하는 이유? Softmax, Sigmoid 함수의 차이는?

A:

Forward propagation, Backward propagation이란?

A:

손실함수란 무엇인가? 가장 많이 사용하는 손실함수 4가지 종류는?

A:

옵티마이저(optimizer)란 무엇일까? 옵티마이저와 손실함수의 차이점은?

A:

경사하강법 의미는? (확률적 경사하강법, 배치 경사하강법, 미치 배치경사하강법)

A:

교차검증, K-fold 교차검증의 의미와 차이

A:

하이퍼파라미터 튜닝이란 무엇인가?

A:

CNN의 합성곱의 역활은?

A:

CNN의 풀링층의 역활은?

A:

CNN의 Dense Layer의 역활은?

A:

CNN의 stride, filter의 역활? 필터의 가중치는 어떻게 결정되는가?

A:

RNN을 사용하는 이유와 한계점은?

A:

LSTM을 사용하는 이유와 한계점은?

A:

GRU을 사용하는 이유와 차별성은?

A:

결정트리에서 불순도(Impurity) – 지니 계수(Gini Index)란 무엇인가?

A:

앙상블이란 무엇인가?

A:

부트 스트랩핑(bootstraping)이란 무엇인가?

A:

배깅(Bagging)이란 무엇인가?

A:

주성분 분석(PCA) 이란 무엇인가?

A:

Dense Layer란 무엇인가?

A: