마이크로소프트 Azure AI 자격증의 핵심인 AI-900 합격을 위한 첫 번째 기출 퀴즈 세트입니다. 이번 파트에서는 시험에 무조건 출제되는 마이크로소프트의 6대 책임 있는 AI 원칙과 머신러닝의 뼈대가 되는 데이터 분할 규칙 및 혼동 행렬(Confusion Matrix) 계산법을 집중적으로 다룹니다. 많은 수험생들이 실수하는 까다로운 정탐(True Positive), 오탐(False Negative) 계산 문제를 텍스트 표로 깔끔하게 정제했으니 실전처럼 풀며 실력을 점검해 보세요!
⚠️ 학습 전 주의사항 본 덤프에 제공된 문제, 문항 및 정답과 해설은 개인 학습을 돕기 위한 참고용 자료입니다. 실제 Microsoft 공식 시험의 출제 의도, 최신 업데이트 및 번역 기준에 따라 일부 차이가 있을 수 있으므로 교차 검증을 권장합니다.
머신러닝 모델 학습 및 검증이 올바르게 진행되도록 하려면 훈련(Train)과 평가(Evaluation)를 위해 데이터를 어떻게 분할해야 할까요?
분류(Classification) 모델을 테스트 데이터로 평가한 결과 아래와 같은 혼동 행렬(Confusion Matrix) 지표를 얻었습니다. [테스트 데이터 결과 혼동 행렬]
| Predicted (예측값) | |||
|---|---|---|---|
| Positive (1) | Negative (0) | ||
| Actual (실제값) |
Positive (1) | 11 (TP) | 1,033 (FN) |
| Negative (0) | 5 (FP) | 13,951 (TN) | |
Question 2에 제시된 동일한 혼동 행렬 표를 바탕으로 분석했을 때, 거짓 음성(False Negatives, FN)의 개수는 몇 개입니까?
클라이언트 애플리케이션에서 상용 서비스로 호출할 수 있도록 Azure Machine Learning 모델을 배포(Deploy)하려고 합니다. 모델 배포 전에 반드시 사전에 완료되어야 하는 작업 두 가지는 무엇입니까? (두 가지 선택)
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 파이프라인을 빌드하고 있습니다. 수집된 원본 데이터에 누락된 값(Missing Values)이 대량 포함되어 있어, 이를 제거하거나 고정된 평균값으로 대체하는 전처리를 수행하고자 합니다. 어떤 모듈을 파이프라인에 추가해야 합니까?
회사가 주택들의 크기, 방 개수, 위치 등의 특징 데이터를 기반으로 향후 ‘주택의 시장 판매 가격(연속적인 숫자)’을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고자 합니다. 어떤 유형의 머신러닝 작업을 사용해야 합니까?
책임 있는 AI(Responsible AI) 원칙 중 “AI 시스템은 주문 성별, 인종, 신체적 능력, 종교 등에 관계없이 모든 사람을 공평하게 대우하고 차별적인 결과물을 생성하지 않아야 한다”는 목표를 가지는 원칙은 무엇인가요?
책임 있는 AI 원칙 중 “AI 솔루션이 성별, 인종, 신체적 능력, 성적 지향 등에 관계없이 사회의 모든 소외 계층을 포함하여 사각지대 없이 모든 부분에 혜택을 주도록 보장한다”는 목표를 가지는 원칙은 무엇인가요?
책임 있는 AI 원칙 중 “AI 솔루션이 사내/외 윤리적 및 법적 표준을 철저히 충족하도록 보장하는 거버넌스 및 조직적 원칙의 통제 프레임워크를 정의하고 가동해야 한다”고 명시하는 원칙은 무엇인가요?
책임 있는 AI 원칙 중 “사용자가 AI 시스템의 작동 방식, 예측 근거 및 한계를 명확히 이해할 수 있도록 모델의 작동 알고리즘과 데이터를 공개 및 설명할 수 있어야 한다”는 원칙은 무엇입니까?
수집된 데이터셋 내에 정답에 해당하는 레이블(Label)이 존재하지 않는 상태에서, 모델 스스로 데이터의 내부 구조와 유사성을 탐색하여 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 임의의 그룹으로 묶어주는 머신러닝 작업은 무엇입니까?
의료 인공지능 시스템이 예기치 못한 비정상적인 입력 데이터나 극단적인 환경 조건 속에서도 오작동을 일으키지 않고 안전하게 원래의 설계 표준대로 정교하게 작동되도록 차단하는 책임 있는 AI 원칙은 무엇입니까?
AI-900 Part 1의 책임 있는 AI 원칙과 머신러닝 기초 문제를 모두 완주하셨습니다. 혼동 행렬의 각 수치 계산법과 6대 AI 원칙의 정의가 머릿속에 명확히 정리되셨나요? 이 기초가 탄탄해야 다음 단계가 수월해집니다. 완벽하게 마스터하셨다면, 다음 단계인 [AI-900 기출 퀴즈 Part 2. 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 핵심 서비스] 포스팅으로 이동하여 이미지 분석과 NLP 단골 문제들을 연이어 정복해 보세요!