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1. In the context of IBM Garage Methodology, which of the following best describes the "Enterprise Design Thinking" stage?

A) It focuses on maintaining and operating solutions at scale.
B) It involves the rapid building of prototypes to validate ideas.
C) It is primarily concerned with the technical deployment of solutions.
D) It emphasizes understanding user outcomes and business needs.

2. Choosing the best model often involves trade-offs.
Which scenario represents such a trade-off?

A) Choosing the model with the largest number of features, regardless of performance
B) Preferring a model with higher accuracy over one that is slightly less accurate but much more interpretable
C) Selecting a model based solely on its execution speed, without regard to accuracy
D) Opting for the most complex model to ensure ease of use

3. An essential aspect of the ETL (Extract, Transform, Load) process is:

A) Transforming data exclusively in cloud environments
B) Loading data into a single, centralized database for analysis
C) Extracting the least amount of data for simplicity
D) Ensuring data quality and consistency throughout the process

4. What is the primary purpose of hyperparameter tuning in machine learning models?

A) To reduce the training time of the model to an absolute minimum
B) To adjust the model's complexity to improve its performance on unseen data
C) To ensure the model uses all available computational resources
D) To increase the number of features in the dataset automatically

5. F1-score is particularly useful when:

A) Only the model's accuracy matters.
B) The data is completely balanced.
C) The dataset size is extremely large.
D) You need a balance between precision and recall.

질문과 대답: