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최신 GIAC Cyber Defense GMLE 무료샘플문제 (Q85-Q90):

질문 # 85
Which are common sources of data used in machine learning pipelines?
(Choose two)
Response:

A. APIs
B. Web scraping
C. Manual calculations
D. Model ensembling

정답：A,B

질문 # 86
What does 'gradient boosting' refer to in ensemble learning?
Response:

A. An approach to reduce the variance of the model
B. A technique to decrease the training time of models
C. A strategy to reduce the complexity of models
D. A method of combining weak learners to create a strong learner

정답：D

질문 # 87
What does the term 'boosting' refer to in the context of machine learning algorithms?
Response:

A. Sequentially building models to correct the errors of previous ones
B. Combining several weak models to form a strong model
C. Both B and C
D. Decreasing the computational complexity of models

정답：C

질문 # 88
What is the purpose of 'regularization' in machine learning models?
Response:

A. To enhance the visualization of the model's performance
B. To speed up the training process
C. To increase the number of features in the model
D. To add constraints to the model to reduce overfitting

정답：D

질문 # 89
Your cybersecurity team is tasked with detecting anomalies in network traffic that may indicate malicious activity. You decide to use an autoencoder for this task. After training the autoencoder on normal network traffic data, you notice that it is not accurately detecting anomalies.
What are the next steps you should take to improve the performance of the autoencoder?
Response:

A. Train the autoencoder solely on anomalous data to improve its accuracy
B. Increase the complexity of the network by adding more layers and disabling dropout
C. Adjust the size of the latent space and apply regularization techniques to reduce overfitting
D. Retrain the autoencoder with fewer data points and remove regularization techniques

정답：C

질문 # 90
......

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