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ADsP 주관식 정리 (30회~35회)

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최초 등록일
2023.02.24
최종 저작일
2023.02
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소개글

"ADsP 주관식 정리 (30회~35회)"에 대한 내용입니다.

목차

없음

본문내용

제1과목

 개인의 사생활 침해를 방지하고 통계 응답자의 비밀사항은 보호하면서 통계자료의 유용성을 최대한 확보할 수 있는 데이터 변환 방법
 마스킹

 데이터 (ㄱ) 이란 데이터 베이스 내의 데이터에 대한 정확서 일관성, 유효성, 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 변경 혹은 수정 시 여러가지 제한을 두어 데이터의 정확성을 보증하는 것을 말한다.
 무결성

 인터넷상의 서버에서 데이터 저장, 처리, 네트워크, 콘텐츠 사용 등 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 컴퓨팅 자원을 가상화 기술을 통해 IT 관련 서비스를 한 번에 제공하는 혁신적인 컴퓨팅 기술은 무엇인가?
 클라우드 컴퓨팅

 데이터 사이언스란 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문이다. 통계학이 정형화된 실험 데이터를 분석대상으로 하는 것에 비해, 데이터 사이언스는 정형 또는 ( )을 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 한다.
 비정형

 다음에 설명에 맞는 데이터 유형은 무엇인가?
- 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여한 데이터
- 지식을 도출할 때 사용하는 데이터
 정보

 아래에서 언급한 것은 무엇인가?
- 기업내부 데이터베이스 중 기업 전체가 경영자원을 효과적으로 이용하기 위해 통합적으로 관리하고 경영의 효율화를 기하기 위한 수단으로 정보의 통합을 위해 기업의 모든 자원을 최적으로 관리하기 위한 기업 경영 정보시스템
 ERP

 아래에서 언급한 것은 무엇인가?
- 데이터의 패턴을 발견하고 데이터 모델의 매개 변수를 자동으로 학습한다.
- 자체 알고리즘을 사용하여 시간이 경과함에 따라서 경험을 축적하면서 작업 성능이 향상된다.
 머신 러닝 (기계학습)

 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 많은 데이터를 분석해서 패턴과 규칙을 찾아내고, 학습된 패턴과 규칙을 활용하여 분류나 예측을 하는 것을 무엇이라고 하는가?
 머신러닝 (기계학습)

참고 자료

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