7급 국가직 인공지능 2025년 기출문제

다음 설명에 해당하는 기계 학습의 유형은?

어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법

이진 분류기의 성능평가에 대한 설명으로 옳은 것은?

운전면허 시험 성적에서 합격 6명, 불합격 4명으로 구성된 데이터 세트의 지니 계수(Gini index) 값은?

선형 회귀에서 평균제곱오차(MSE)를 최소화하는 계수를 찾는 방법은?

시간성을 갖는 데이터에 유용하고 문맥 의존성을 효율적으로 처리할 수 있는 신경망은?

탐색 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

추천 시스템(recommender system)의 유형 중 협업 기반 추천과 내용 기반 추천에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

규칙 기반 시스템에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

${\mathrm{A}}^{\ast }$ 알고리즘에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

이진 분류 문제에 대한 혼동행렬(confusion matrix)에서 각각 계산한 민감도, 정확도(accuracy), 위양성율 값을 모두 곱한 값은?

		예측값
		양성	음성
실젯값	양성	40	10
	음성	15	35

기계 학습에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

생성적 적대 신경망(generative adversarial networks)에서 생성자(generator)와 판별자(discriminator)에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?

ㄱ. 생성자와 판별자는 적대적인 관계에서 경쟁하면서 훈련한다.

ㄴ. 생성자는 진짜 데이터를 만들면서 판별자가 가짜라고 속을 때까지 학습한다.

ㄷ. 판별자는 훈련 데이터를 진짜 데이터로 판별하고 생성자가 만든 데이터는 가짜 데이터로 판별하도록 학습한다.

역학조사에서 흡연 여부와 암 유병 여부를 조사하였더니 다음 표와 같이 계산되었다. 흡연하는 사람일 사건을 A로 나타내고 암환자일 사건을 B로 나타내었을 때, 결합 확률 P(A∩B)의 값은?

	비흡연	흡연	합계(명)
정상인	35	15	50
암환자	7	3	10
합계(명)	42	18	60

빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

다음 설명의 (가)에 들어갈 학습 방법은?

(가)

은 학습하는 방법을 학습하는 것을 의미한다. 특정 작업을 인간과 같이 빠르게 학습하는 능력을 만들기 위해 동일한 분포를 이루는 여러 작업에 대한 학습 방법을 학습한 뒤, 유사한 작업을 적은 데이터로 빠르고 효과적으로 학습할 수 있게 한다.

결정 트리 학습 알고리즘에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

다음 그래프에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (단, $x$는 특징, $y$는 레이블이다)

딥러닝 모델의 출력 노드가 3개(A, B, C)로 구성되어 있고, 각 출력 노드의 값이 A ＝ 3.0, B ＝ 2.0, C ＝ 1.0이라고 하면 활성화 함수로 소프트맥스(softmax) 함수를 사용하였을 때 출력 노드 B를 변환한 근삿값은? (단, 자연 상수 e ＝ 3.0으로 가정한다)

워드 임베딩(word embedding)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

컨볼루션 신경망(CNN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

로지스틱 회귀에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?

ㄱ. 이진 분류에 사용하지 않는 알고리즘이다.

ㄴ. 예측값을 변환할 때 시그모이드 함수를 사용한다.

ㄷ. 종속변수에 로그를 적용하는 로짓(logit) 변환을 사용한다.

ㄹ. 최적해를 구하기 위해서 최소제곱법을 사용한다.

퍼지 집합론에서 영역 $X$의 특정 원소 $x$가 있을 때, 퍼지 소속 함수(membership function) ${\mu }_A(x)$는 $x$가 집합 $A$에 속하는 정도이다. 퍼지 집합 연산 중 합집합으로 옳은 것은?

이진 분류 모델의 실젯값과 예측값이 다음과 같이 계산되었을 때, F1 점수(score)의 근삿값은? (단, 1을 positive로 가정한다)

실젯값	1	0	1	0	1	0	1	0
예측값	1	0	0	0	1	1	0	0

품사 태깅(POS tagging)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

연관 규칙 마이닝(association rule mining)에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?

ㄱ. 향상도가 1.0보다 크면, 항목집합 사이의 연관성 정도와 유용성이 높다는 것을 의미한다.

ㄴ. 신뢰도는 전체 거래 건수 대비 항목집합 X와 Y를 모두 포함하는 거래 건수의 비율이다.

ㄷ. 지지도는 항목집합 X를 포함하는 거래 중에서 Y도 포함하는 거래 건수의 비율이다.

ㄹ. 트랜잭션에서 어프라이어리(Apriori) 알고리즘으로 빈발 항목집합들을 찾은 다음, 이들로부터 연관 규칙을 만든다.