AICE Basic 연습문제 풀어보기 #2

AICE Basic 시험 범위 중 AI 머신러닝에 기본 개념에 대해 공부해 보도록 하겠습니다.

답안은 마지막에 제공되니 문제를 먼저 풀어보세요.

 

 

 

AI 및 머신러닝 기본 개념 문제 

 

1. 인공지능(AI)의 정의로 가장 적절한 것은?

 

A. 인간의 신체를 모방한 기계

B. 인터넷을 이용한 자동화 서비스 

C. 하드웨어 성능을 높이는 기술

D. 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 판단하는 시스템

 

 

 

2. 머신러닝(Machine Learning)의 핵심 개념은?

 

A. 사람이 일일이 규칙을 코딩하여 작동시킨다

B. 데이터를 기반으로 스스로 규칙을 학습한다

C. 빅데이터 저장 기술이다

D. 하드웨어 기반 연산 속도 향상 기술이다

 

 

 

3. 지도학습(supervised learning)의 특징은?

 

A. 레이블이 없는 데이터를 학습

B. 입력과 정답(label)이 함께 주어진 데이터 학습

C. 군집화(clustering)를 수행

D. 강화학습 기반의 보상 학습

 

 

 

4. 비지도학습(unsupervised learning)의 대표 알고리즘은?

 

A. 선형 회귀

B. 의사결정트리

C. K-평균(K-Means)

D. 로지스틱 회귀

 

 

 

5. 회귀(regression) 문제의 목표는?

 

A. 범주를 구분하는 것

B. 값을 예측하는 것

C. 데이터를 분류하는 것

D. 이상치를 제거하는 것

 

 

 

6. 과적합(overfitting) 현상이 발생할 가능성이 높은 경우는?

 

A. 데이터가 너무 많을 때

B. 모델이 너무 단순할 때

C. 훈련 데이터에 지나치게 맞춘 복잡한 모델일 때

D. 테스트 데이터가 많을 때

 

 

 

7. 머신러닝 모델 성능 평가 시 “훈련 데이터”와 “테스트 데이터”를 나누는 이유는?

 

A. 학습 속도를 높이기 위해

B. 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해

C. 데이터 용량을 줄이기 위해

D. 이상치를 제거하기 위해

 

 

 

8. 인공지능 시스템에서 데이터의 품질이 중요한 이유는?

 

A. 모델이 항상 같은 결과를 내기 위해

B. 잘못된 데이터는 모델의 학습 결과를 왜곡하기 때문이다

C. 속도를 빠르게 하기 위해

D. 시각화를 쉽게 하기 위해

 

 

 

9. “딥러닝(Deep Learning)”이란 무엇을 의미하는가?

 

A. 얕은 층의 신경망

B. 다층 신경망 기반의 머신러닝 기법

C. 회귀분석의 고급형

D. 데이터 마이닝 기술

 

 

 

10. 인공지능 모델의 학습 과정 중 “피드백(Feedback)”의 역할은?

 

A. 모델이 오류를 수정하고 성능을 개선하게 한다 

B. 모델의 속도를 늦춘다

C. 데이터를 삭제한다

D. 학습을 종료시킨다

 

 

 

1.D

2.B

3.B

4.C

5.B

6.C

7.B

8.B

9.B

10.A

 

 

✅ 다양한 문제 풀어보기

AICE Basic 연습문제 풀어보기 #1