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컴퓨터시스템응용기술사
4교시 - 1번
강화학습(Reinforcement Learning)은 최적의 행동정책을 찾아가는 기계학습 방법이다. 이와 관련하여 다음을 설명하시오. 가. 가치기반 강화학습, 정책기반 강화학습, 액터 크리틱(Actor-Critic) 강화학습 나. 정책경사(Policy Gradient) 방식 강화학습
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컴퓨터시스템응용기술사
4교시 - 2번
추천시스템은 사용자의 과거 행동데이터 등을 바탕으로 사용자가 좋아할 만한 정보나 제품을 제시해 주는 시스템이다. 이와 관련하여 다음을 설명하시오. 가. 컨텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)과 협업적 필터링(Collaborative Filtering) 기법 나. 행렬분해(Matrix Factorization) 기반 협업적 필터링
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컴퓨터시스템응용기술사
4교시 - 3번
캐쉬 메모리(Cache Memory)에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 캐쉬 메모리의 개념과 구조 나. 지역성(Locality)의 개념과 유형 다. 캐쉬 일관성(Coherence) 문제의 원인과 해결 방법
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컴퓨터시스템응용기술사
4교시 - 4번
스마트홈 연결 표준인 매터(Matter)에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 매터의 개념 나. 기존 스마트홈 표준의 한계점과 매터의 장점 다. 매터 Network Stack
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컴퓨터시스템응용기술사
4교시 - 6번
공공기관 정보화 사업 추진 시 상용SW 직접구매 제도와 관련하여 다음을 설명하시오. 가. 상용SW 직접구매 적용대상 나. 상용SW 직접구매 예외기준 다. 상용SW 직접구매와 일괄발주 비교
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