질문 18
테스트 케이스에서 각 뉴런이 양수 및 음수 활성화 값을 모두 달성하도록 해야 하는 경우 다음 중 어떤 유형의 커버리지를 사용해야 합니까?
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질문 19
다음 중 모델 및 알고리즘 하이퍼파라미터를 설정하는 데 가장 적합한 ML 워크플로 단계는 어느 것입니까?
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질문 20
다음 중 Al 시스템에서 유연성의 중요성을 올바르게 설명하는 문장은 어느 것입니까?
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질문 21
사람의 얼굴을 분류하기 위해 이미지 분류 시스템을 훈련하고 있습니다. 데이터의 분포는 다음과 같습니다.
다음 중 위의 정보만을 바탕으로 이 이미지 분류 시스템의 상황을 가장 잘 설명하는 옵션은 다음 중 어느 것입니까?
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질문 22
썩은 토마토를 감지하는 데 사용되는 모델을 테스트한 결과, 테스트 엔지니어는 특정 수의 토마토 이미지를 기반으로 다음 데이터를 관찰했습니다.

이 혼동 행렬에서 정확도, 회상도, 특이도 값의 조합은 각각 어떤 것이 정답인가요?
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질문 23
쌍방향 테스트는 자율 주행 자동차의 맥락에서 매개변수 조합의 폭발적인 증가를 제어하기 위해 사용할 수 있습니다.
다음 중 매개변수의 놀라운 증가의 원인이 될 가능성이 가장 낮은 옵션은 무엇인가요?
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질문 24
다음 중 ML 모델 테스트 단계에서 수행될 가능성이 가장 낮은 테스트는 무엇인가요?
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질문 25
소프트웨어 구성 요소는 머신 러닝을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 스캔하여 숫자를 인식합니다. 위의 시나리오에서 이것은 어떤 유형의 머신 러닝(ML)의 예시일까요?
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질문 26
다음 중 테스트 대상의 변경으로 인한 GUI 변경을 감지하기 위해 Al을 사용할 가능성이 가장 낮은 옵션은?
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질문 27
'바이오서치'는 엑스레이 이미지 검사를 통해 암 발생을 예측하는 데 사용되는 Al 모델을 만들고 있습니다. 이 모델 자체의 정확도는 좋은 것으로 나타났습니다. 그러나 이 모델을 진단 실험실에 적용했을 때 실제 암 사례를 감지하지 못하는 등 결과의 품질이 좋지 않다는 불만이 제기되기 시작했고, 결국 모델 사용 중단으로 이어졌습니다.
테스트 전문가를 불러 테스트 계획의 결함을 찾아내어 위와 같은 시나리오가 발생했습니다.
다음 중 테스트 전문가에게 발각될 가능성이 가장 높다고 예상하는 옵션은 무엇인가요?
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질문 28
신경망의 뉴런에 대한 활성화 값 출력은 뉴런에 연산을 적용하여 얻습니다.
다음 중 활성화 값을 계산하는 데 사용되는 입력을 가장 잘 설명하는 옵션은 무엇인가요?
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질문 29
다음 중 회귀 테스트 선택을 최적화하고 회귀 집합이 커지는 것을 방지하는 가장 좋은 옵션은 어느 것입니까?
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질문 30
서면 요구 사항은 텍스트 문서로 제공되며, 다음 중 이러한 요구 사항에서 테스트 케이스를 생성하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
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질문 31
'알레르에고'는 다양한 지형과 적 항공기 편대에 대한 전투 상황에서 조종사의 행동을 예측하기 위해 판매 학습을 사용하는 제품입니다. 학습 후 모델을 실제 데이터에 노출한 결과, 모델이 제대로 작동하지 않는 것으로 나타났습니다. 데이터를 훈련과 테스트에 적합한 형태로 만들기 위해 데이터에 대해 많은 데이터 품질 테스트를 수행했습니다.
다음 중 특히 Al 시스템의 자가 학습 특성을 고려할 때 성능 저하의 가능한 원인을 가장 잘 설명할 수 있는 옵션은?
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질문 32
한 머신러닝 엔지니어가 지도 회귀 알고리즘 구현의 새로운 오픈 소스 구현 *X"의 정확성을 확인하려고 합니다. R-Square는 모델의 품질을 결정하는 데 사용되는 기능적 성능 메트릭 중 하나입니다.
다음 중 이 목표를 달성하기 위한 적절한 전략으로 적합한 것은 무엇입니까?
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질문 33
다음 중 ML 시스템에서 테스트 데이터를 수집할 때 발생하는 문제를 설명하지 않는 옵션은?
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