A. 경계 침식

B. 안티패턴 디자인

C. 문서 가독성

D. 모델 복잡도

E. 리팩토링

A. (참 긍정 + 거짓 긍정) / 총 예측

B. (참 양성 + 참 음성) / 총 예측

C. 참 양성 / (참 양성 + 거짓 음성)

D. 참 양성 / (참 양성 + 거짓 양성)

A. 모델이 과도하게 적합되었으며 많은 양의 환자 기록을 사용하여 학습되었습니다.

B. 모델이 과도하게 적합되었으며 환자 기록의 양이 적어 학습이 어렵습니다.

C. 모델이 적합이 부족하고 많은 양의 환자 기록을 사용하여 학습되었습니다.

D. 모델이 적합이 부족하고 환자 기록의 양이 적습니다.

A. 일반적으로 이진 분류기입니다.

B. 일반적으로 비즈니스 이해 관계자에게 설명하기가 더 쉽습니다.

C. 일반적으로 "블랙박스" 모델이라고 합니다.

D. 일반적으로 비선형 문제를 해결하는 데 매우 능숙합니다.

E. 일반적으로 해석 가능성을 위해 모델 정확도를 낮춥니다.

A. 증강된 꿈

B. 의학적 진단

C. 교통 모니터링

D. 영상 구성