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LEVEL 4 AI/머신러닝 기초 코스

데이터 구조화: AI 전처리

파이썬의 핵심을 찌르는 단계별 퀴즈를 풀어보세요.

섹션 완료도 0%
획득 가능 포인트 650 P
COURSE 1. 파이썬 초급 142
COURSE 2. 파이썬 중급 106
COURSE 3. 데이터 사이언스 67
COURSE 4. AI/머신러닝 기초 59
COURSE 4 AI/머신러닝 기초
데이터 구조화: AI 전처리 0/17 데이터의 규칙: 예측 로직 0/14 예와 아니오: 판단 로직 0/6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 0/7 최적의 경로: 강화 로직 0/7 층층이 지능: 신경망 로직 0/7 옷의 시너스: 판단 로직 0/1
전체 17 빈칸 채우기 11 객관식 6
01
객관식
머신러닝 데이터의 X와 y

머신러닝에서 데이터를 X와 y로 나눕니다. 다음 중 X와 y에 대한 설명으로 옳은 것은?

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02
객관식
훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누는 이유

머신러닝에서 전체 데이터를 훈련용과 테스트용으로 나누는 이유로 가장 적절한 것은?

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03
객관식
머신러닝 데이터의 행과 열

머신러닝에서 사용하는 2차원 데이터에서 행(row)과 열(column)이 의미하는 것은?

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04
객관식
결측값(NaN)이란?

데이터에서 "결측값(NaN)"이 발생하는 가장 일반적인 이유는?

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05
객관식
데이터 정규화(Scaling)가 필요한 이유

머신러닝 학습 전에 데이터를 정규화(0~1 사이 값으로 변환)하는 가장 큰 이유는?

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06
객관식
지도학습과 비지도학습의 차이

지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)의 가장 큰 차이는?

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07
빈칸 채우기
특성(X)과 라벨(y)의 분리

데이터셋의 각 행에서 입력 데이터(기온, 습도)와 결과 데이터(판매량)를 분리하여 각각의 리스트에 담는 과정입니다. 빈칸을 채워보세요.

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08
빈칸 채우기
데이터셋에서 0번 인덱스 추출

리스트 컴프리헨션을 이용하여 전체 데이터셋에서 기온 데이터(0번 인덱스)만 추출해 X_temp 리스트를 만들어보세요.

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09
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음수 인덱스를 활용한 라벨 추출

데이터셋의 마지막 열이 항상 정답(y)일 때, 인덱스 번호를 직접 세지 않고 뒤에서부터 접근하는 음수 인덱스를 사용해 보세요.

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10
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슬라이싱을 이용한 다중 특성 분리

기온(0번), 습도(1번) 두 개의 열을 한꺼번에 슬라이싱하여 X 리스트에 담으려고 합니다. 빈칸에 적절한 범위를 입력하세요.

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11
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데이터 구조 확인(len)

분리된 데이터셋의 개수가 맞는지 확인하기 위해 리스트의 길이를 구하는 함수를 사용해 보세요.

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12
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특정 조건 데이터 필터링

데이터셋에서 기온(0번 인덱스)이 25도 이상인 데이터의 판매량(y)만 추출하려고 합니다. 조건문을 완성해 보세요.

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13
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리스트 컴프리헨션으로 라벨 추출

리스트 컴프리헨션을 사용하여 데이터셋의 마지막 열(판매량)만 추출하여 y 리스트를 만들어보세요.

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14
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zip()으로 X와 y 동시 순회

분리된 입력 데이터(X)와 정답 데이터(y)를 zip() 함수로 묶어 함께 출력하는 코드를 완성하세요.

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15
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딕셔너리를 리스트로 변환

딕셔너리 형태의 데이터를 2차원 리스트로 변환하여 머신러닝 입력 형태로 만드는 코드를 완성하세요.

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16
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데이터 정규화(Min-Max)

입력 데이터의 값 범위를 0~1 사이로 변환하는 Min-Max 정규화를 구현하세요.

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17
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훈련/테스트 데이터 분리

전체 데이터를 훈련용(앞 3개)과 테스트용(뒤 2개)으로 나누는 코드를 완성하세요.

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