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안녕하세요, 좋은 질문 감사합니다!

먼저 Entropy에 대해 정확히 이해하고 계신 것이 맞습니다. 다만 Entropy는 두 가지 관점(불확실성 & 정보량)으로 설명이 가능하고, 책 내에는 후자인 '정보량'에 대해서만 언급되어 있었습니다. 아래에 추가 설명드리겠습니다.

[1] 불확실성으로 설명한 Entropy

Entropy는 확률 분포의 '불확실성'을 측정하는 척도로 설명이 가능합니다. 불확실성이 높을수록 entropy가 높아집니다. 말씀하신 것 처럼 coin flip의 경우 P(앞)=P(뒤)=0.5이고, 따라서 결과를 예측하기가 어려워 불확실성이 극대화되고, 따라서 entropy도 최대가 됩니다.

[2] 정보량 관점에서 설명한 Entropy

Shannon 정보이론에서는 entropy가 평균 정보량을 나타냅니다. 여기서 정보량(self-information, information gain)은 '예상하지 못한 사건', '일어나지 않을 것 같은 사건' 일수록 커지는 값인 -\log P(x)로 정의되며, entropy는 이 정보량의 기대값으로 정의됩니다.

H(X)=\mathbb{E}[I(x)]=-\sum P(x) \log P(x)

결론적으로는 둘 다 맞는 설명이며, 오히려 말씀주신대로 불확실성 기반으로 설명하는 것이 더 이해하기 쉬웠을 것 같다는 생각입니다. 다만 저의 경우에는 -\sum P(x) \log P(x) 식의 의미를 정보이론 기반으로 풀어나가려다 보니 조금 더 어렵게 설명을 작성하게 된 것 같습니다.

실제 면접에서는 둘 중에 더 편하신 방향으로 답변 주셔도 크게 문제되지 않을 것으로 생각됩니다 :)