인공지능 머신러닝 퀴즈

인공지능, 딥러닝, 그리고 머신러닝이 근본적으로 공유하는 핵심 개념은 무엇인가요?

• 모두 사람처럼 행동하고 사고하는 로봇을 만들기 위한 기술이다.

• 모두 데이터 속에서 규칙성과 중요한 요소들을 탐지하는 데 초점이 맞춰져 있다.

• 각 작업마다 명확하게 프로그래밍을 해야 한다.

• 모두 주로 이미지 생성에 사용된다.

딥러닝에서 ‘딥(Deep)’은 무엇을 의미하나요?

• 해결하는 문제들이 얼마나 복잡한지를 보여준다. 다루는 문제의 복잡한 정도를 의미한다.

• 그 신경망이 얼마나 많은 은닉층(hidden layer)을 가지고 있는지를 나타낸다.

• 얼마나 깊이 있게 데이터를 분석하는지를 나타낸다.

• 그 기술이 사회에 미치는 중대한 영향력.

What is the correct hierarchical relationship among Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL)?

• Artificial Intelligence > Machine Learning > Deep Learning

• Machine Learning > Artificial Intelligence > Deep Learning

• Deep Learning > Machine Learning > Artificial Intelligence

• Artificial Intelligence = Machine Learning = Deep Learning

Which characteristic best describes Supervised Learning?

• It learns by grouping unlabeled data into clusters.

• It learns from feedback and rewards in an environment.

• It learns by being provided with both questions and their correct answers.

• It learns by reducing the dimensionality of data.

What is a key characteristic of Unsupervised Learning?

• It requires labeled data for training.

• It learns to maximize rewards through trial and error.

• It involves finding patterns and structures in data without predefined answers.

• It combines both labeled and unlabeled data for training.