인공지능 학습에서의 유사도(Similarity)

제128회2교시AI/신기술신규

컴퓨터시스템응용기술사 제128회 2교시 19번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다.

원문 문제

컴퓨터시스템응용기술사 제128회 19번. 인공지능 학습에서의 유사도(Similarity)

가. 자카드 유사도(Jaccard Similarity)
나. 코사인 유사도(Cosine Similarity)
다. 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)

핵심 키워드

자카드 유사도
코사인 유사도
실루엣 계수
거리 메트릭
벡터 유사성
클러스터 응집도

고득점 가이드 — 1. 개요

유사도(Similarity) 는 두 데이터 객체가 얼마나 닮았는지 수치화하는 지표로 추천·검색·클러스터링·이상 탐지의 핵심 연산이다. 자료 형태(이진·실수·고차원)·과제 특성·평가 목적에 따라 적합한 측도가 다르므로 측도 선택은 모델 성능을 좌우한다. 각 지표의 수식·범위·적합 상황 요약은 [표 1] 참조.

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출제 이력

자카드 유사도기출 1문항
코사인 유사도기출 1문항
실루엣 계수기출 1문항
거리 메트릭기출 1문항
벡터 유사성기출 1문항
클러스터 응집도기출 1문항

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