ADsP 25회 기출문제 - [1과목] 체크 포인트

1.

통찰력과 관련된 핵심질문이 아닌 것은? → 경고

구분	과거	현재	미래
정보 (Information)	무슨 일이 일어났는가? 리포팅, 보고서 작성	무슨 일이 일어나고 있는가? 경고	무슨 일이 일어날 것인가? 추출
통찰 (Insight)	어떻게, 왜 일어났는가? 모델링, 실험설계	차선 행동은 무엇인가? 권고	최악, 최선의 상황은? 예측, 최적화, 시뮬레이션

- 출처: https://rihankim.tistory.com/32

 

 

2.

- "데이터베이스의 구조와 제약조건에 관해 전반적인 명세를 기술한 것"은 '스키마'

스키마(Schema)란?

스키마는 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 것이다.

스키마는 데이터베이스를 구성하는 데이터 개체(Entity), 개체의 특성을 나타내는 속성(Attribute), 개체 사이에 존재하는 관계(Relationship) 및 데이터 조작 시 데이터 값들이 갖는 제약 조건 등에 관하여 기술한다.  
 
쉽게 말해 DB 내에 데이터가 어떤 구조로 저장되는가를 나타내는 데이터베이스 구조를 스키마라고 한다.

출처: https://code-lab1.tistory.com/114

데이터 사전(Data Dictionary)이란?

데이터 사전은 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 데이터 개체들의 정보를 유지, 관리하는 시스템으로, 시스템 카달로그라고도 한다.

데이터 사전에는 '데이터에 관한 데이터(Data About Data)'가 저장되어 있다고 하여 데이터 사전을 메타 데이터라고도 한다.

출처: https://www.guriland.com/100

 

 

3.

- LSTM과 Autoencoder, RNN은 딥러닝 분석 기법

- K-NN은 머신러닝 알고리즘

딥 러닝(Deep Learning)
- 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network) 사용 → 머신러닝 학습 수행
- 대표적 분석 방법으로 LSTM, Autoencoder, RNN 등이 있음

출처: https://rihankim.tistory.com/65

위에서 'K-NN' 을 거리기반 분류분석 모델이라고 말씀을 드렸습니다. 'K-NN'은 데이터로부터 거리가 가까운 'k'개의 다른 데이터의 레이블을 참조하여 분류하는 알고리즘입니다. 이 때, 데이터 간 거리를 측정할 때 '유클리디안 거리' 계산법을 사용합니다. '유클리디안 거리' 계산은 우리가 학창시절에 배웠던 피타고라스의 정리를 생각하시면 됩니다.
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K-NN은 이처럼 너무 간단한 알고리즘이지만 실제로 이미지 처리, 영상에서 글자 인식과 얼굴 인식 그리고 영화, 음악, 상품 추천 알고리즘으로도 사용되며, 의료 분야나 생명 과학 분야에서 유전자 데이터의 패턴 인식이나 암 진단 등에도 사용되고 있습니다. 

출처: https://m.blog.naver.com/bestinall/221760380344