정보처리기사 기출문제 총정리 ⑦ 인공지능·빅데이터 – ML·딥러닝·하둡·스파크
정보처리기사 인공지능·빅데이터 기출문제. 머신러닝 분류, 딥러닝 구조, 하둡 에코시스템, 빅데이터 3V 특징 완벽 정리.
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FDS 법적 의무, 규칙 기반 vs ML 기반 탐지 비교, 불균형 데이터 처리(SMOTE), XGBoost·GNN·LSTM 모델 활용, 연합학습 고도화, 개인정보 이슈를 해설합니다.
1. XAI(설명 가능한 인공지능)란? XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능)는 인공지능 모델이 내린 결과와 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명할 수 있는 기술입니다. 기존 AI 시스템(특히 딥러닝 기반 모델)은 높은 … Read more
Scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 1. 특징 2. 주요 기능 ① 지도 학습 (Supervised Learning) ② 비지도 학습 (Unsupervised Learning) ③ … Read more
📌 TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency)란? TF-IDF는 문서 내 단어의 중요도를 평가하는 대표적인 방법입니다. 특정 단어가 문서에서 얼마나 중요한지를 수치화하여, 문서 간 유사도를 측정하거나 검색 엔진에서 검색 결과를 … Read more