빅데이터 분석방법인 Bagging과 Boosting 기법 비교
정보관리기술사 제105회 1교시 4번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘Bagging’ 키워드는 정보관리기술사 기출 2문항에 나왔습니다.
원문 문제
정보관리기술사 제105회 4번. 빅데이터 분석방법인 Bagging과 Boosting 기법 비교
핵심 키워드
- Bagging
- Boosting
- 앙상블 학습
- 분산 감소
- 편향 감소
- 모델 정확도
고득점 가이드 — 1. 개요
Bagging과 Boosting은 약학습기 여러 개를 결합해 단일 모델의 일반화 성능을 끌어올리는 앙상블 학습 기법이다. Bagging은 독립 학습기를 병렬 결합해 분산을 줄이고, Boosting은 이전 모델 오류를 가중치로 반영해 순차 학습해 편향을 줄이는 점이 핵심 차이이다.
출제 이력
- Bagging기출 2문항
- Boosting기출 2문항
- 앙상블 학습기출 2문항
- 분산 감소기출 1문항
- 편향 감소기출 1문항
- 모델 정확도기출 1문항
같은 과목 문항
- 제105회 2번기계학습(Machine Learning)의 정의와 알고리즘 유형1교시무료
- 제105회 15번오픈소스 하드웨어(Open Source Hardware)의 개념과 구성요소, 아두이노(Arduino)와 라즈베리파이(Raspberry Pi) 비교2교시
- 제105회 26번Cross Validation 방법 3가지 이상 예를 들어 설명4교시
- 제107회 1번인더스트리 4.0을 스마트 팩토리(Smart Factory) 중심으로 설명1교시무료
- 제107회 9번디지털 사이니지(Digital Signage)의 개념과 서비스 동향1교시무료
- 제107회 14번딥러닝(Deep Learning) 기술 정의 및 최근 기업에서 딥러닝을 응용하는 예 2가지2교시