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ADsP 자주 나오는 개념 총정리 (과적합, ROC, 전처리 핵심 정리)

🔥 ADsP 시험, 이 개념은 무조건 나온다

ADsP 시험을 준비하다 보면

범위가 넓어서 어디부터 공부해야 할지 막막한 경우가 많습니다.

하지만 실제 ADsP 시험에서는 반복해서 나오는 핵심 개념이 존재합니다.

이번 글에서는 최근 시험 기준으로 출제 빈도가 높은 개념만 정리해보겠습니다.

✅ 1. 데이터 전처리 (출제 빈도 ★★★★★)

데이터 전처리는 ADsP에서 거의 매회 출제되는 핵심 영역입니다.

특히 중요한 것은👉 정제 / 통합 / 변환의 구분

  • 정제: 결측값 처리, 이상값 제거
  • 통합: 여러 데이터 결합
  • 변환: 정규화, 스케일링

많은 수험생들이 “전처리니까 다 같은 개념”으로 착각하지만 시험에서는 반드시 세부 단계 구분을 묻습니다.

✅ 2. 과적합 (Overfitting) (출제 빈도 ★★★★★)

과적합은 머신러닝에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다.

특징은 간단합니다.

  • 훈련 데이터: 성능 높음
  • 테스트 데이터: 성능 낮음

즉, 모델이 데이터에 과하게 맞춰진 상태입니다.

또한 시험에서는 해결 방법도 함께 묻는 경우가 많습니다.

  • 데이터 증가
  • 모델 단순화
  • 정규화(Regularization)

✅ 3. 지도학습 vs 비지도학습 (출제 빈도 ★★★★★)

이 부분은 거의 매회 1문제 이상 출제됩니다.

핵심 기준은 단 하나입니다. 정답(label)이 있느냐 없느냐

  • 지도학습: 회귀, 분류, 의사결정나무
  • 비지도학습: 군집분석, 연관분석, PCA

특히 PCA를 지도학습으로 착각하는 경우가 매우 많습니다.

✅ 4. ROC / AUC (출제 빈도 ★★★★☆)

최근 시험에서 출제 비중이 점점 늘어나고 있는 영역입니다.

핵심은 다음 2가지입니다.

  • X축: FPR
  • Y축: TPR

그리고 AUC 값이 클수록 모델 성능이 좋습니다.

시험에서는 주로

✔ 축을 뒤집거나

✔ AUC 의미를 반대로 제시하는 방식으로 출제됩니다.

✅ 5. 데이터 마이닝 기법 (출제 빈도 ★★★★★)

가장 헷갈리기 쉬운 파트입니다.

  • 군집분석: 데이터 그룹화
  • 분류: 결과 예측
  • 연관분석: 함께 발생하는 규칙 발견

특히 연관분석은 “장바구니 분석”으로 기억하면 쉽습니다.

많은 수험생들이 상관관계 분석과 혼동하는 경우가 많습니다.

 

✅ 6. 데이터베이스 이상(Anomaly) (출제 빈도 ★★★★☆)

이상(Anomaly)은 보통 3가지로 구분됩니다.

  • 삽입 이상: 입력이 어려움
  • 삭제 이상: 정보가 함께 삭제됨
  • 갱신 이상: 데이터 불일치 발생

시험에서는 이 세 가지를 서로 바꿔서 출제하는 경우가 많습니다.

✅ 7. 통계 개념 (분산 / 표준편차) (출제 빈도 ★★★★☆)

통계 문제는 계산보다 개념으로 틀리는 경우가 많습니다.

  • 분산: 편차 제곱의 평균
  • 표준편차: 분산의 제곱근

특히 “표준편차의 제곱근 = 분산” 같은 방향을 뒤집은 보기로 자주 출제됩니다.

🔥 마무리: 이 5개만 잡아도 합격권

정리하면 ADsP 시험에서 중요한 핵심은 다음과 같습니다.

✔ 데이터 전처리

✔ 과적합 vs 과소적합

✔ 지도 vs 비지도

✔ ROC / AUC

✔ 데이터 마이닝

🚀 공부 TIP

ADsP는 단순 암기 시험이 아니라

👉 비슷한 개념을 정확히 구분하는 시험입니다.

따라서 개념을 외우는 것보다 “어디가 다른지”를 비교해서 공부하는 것이 중요합니다.

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