Page 192 - 고등학교 인공지능 기초

대단원 평가

[1-3] 공유 숙박 서비스 예약 건수를 예측하는 인공지능을 만 03 그래프에 대한 분석으로 옳은 것은?
들려고 한다. 다음 데이터와 그래프를 보고 물음에 답하시오.
① 가격이 낮을수록 예약 건수도 낮은 경향을 보인다.
② 위도와 예약 건수는 상관관계가 있다.
호스트 숙박 예약 ③ 숙박 유형은 집 전체, 다인실, 개인실 순서로 예약
위도 경도 가격
이름 유형 건수 건수가 많다.
박00 개인실 37.56 126.80 159,000 489 ④ 그래프 시각화 결과 숙박 유형과 위도를 핵심 속
이00 다인실 39.72 113.48 126,200 53 성으로 선택할 수 있다.
김00 집 전체 45.39 116.72 94,600 797 ⑤ 그래프를 종합하면 숙박 유형이 집 전체이고, 가
격이 낮을 경우 예약 건수가 많을 것으로 예상할
...
수 있다.
<공유 숙박 서비스 현황>
04 정형 데이터와 비정형 데이터에 대한 설명 중 옳은

것은?
① 체육 대회 사진은 이미지이므로 정형 데이터이다.
② 비상 연락망은 표로 정리한 비정형 데이터이다.
③ 정형 데이터와 비정형 데이터 모두 인공지능 학
습에 활용할 수 있다.
④ 미리 정의된 형식이나 구조로 저장할 수 있는 데
이터를 비정형 데이터라 한다.
⑤ 딥러닝 등장 전의 전통적인 기계학습에서는 비정
형 데이터를 주로 활용했다.

01 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 05 기계학습 구현을 위한 설계 단계 중 보기에 해당하는

것은?
① 표 형태로 구조화되어 있는 데이터이다.
② 예약 건수를 예측하므로 예약 건수가 레이블이 된다. 보기
③ 만약 누락된 데이터가 있다면 인공지능 학습 전 데이터 속성의 상관관계를 파악하기 위하여 저장
된 데이터를 그래프로 표현해 보는 과정을 말하며,
에 데이터 전처리를 진행해야 한다.
최적의 분류 모델을 만들기 위해 필요한 속성이
④ 예약 건수와 관련이 없더라도 데이터에 포함된
무엇인지 파악할 수 있다.
속성이라면 핵심 속성이라 할 수 있다.
⑤ 데이터를 시각화하면 핵심 속성을 추출할 수 있다.
① 문제 정의
② 데이터 시각화
02 위 데이터에 등장하는 속성이 아닌 것은? ③ 핵심 속성 추출

① 위도 ② 숙박 유형 ④ 분류 모델 학습
③ 가격 ④ 개인실 ⑤ 모델 성능 평가
⑤ 예약 건수

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