Quiz di Machine Learning

La learning rate associata ad un algoritmo di ottimizzazione indica

• a. l'ampiezza dei passi

• b. quanto è complessa la funzione

• c. il tipo di input fornito

In una rete neurale le freccette che collegano fra loro i neuroni indicano

• a. i parametri (weights) della rete

• b. gli iperparametri della rete

• c. gli input del modello

In uno spam-filter l'impiego del machine learning permette di

• a. avere un algoritmo basato su semplici regole

• b. imparare a classificare dagli esempi di mail fornite

• c. avere un algoritmo facilmente interpretabile

L'allenamento del modello di machine learning avviene

• a. sul training set

• b. sul test set

• c. su entrambi

Qual è uno dei principali vantaggi del deep learning rispetto ad altri metodi di machine learning?

• a. Maggiore interpretabilità dei risultati

• b. Capacità di gestire grandi quantità di dati non strutturati

• c. Minore complessità computazionale

Il Machine Learning è il campo di studio che fornisce ai computer la capacità di apprendere

• a. senza essere esplicitamente programmati

• b. senza utilizzare informazioni esterne

• c. senza avere accesso a dati di esempio

Quale di queste fasi non avviene durante la preparazione e pulizia dei dati:

• a. gestione dei valori mancanti

• b. gestione dei dati categorici

• c. gestione degli iperparametri del modello

Se il modello è molto accurato sui dati di training ma performa male sul test set significa

• a. overfitting

• b. underfitting

• c. un fitting bilanciato

Gli algoritmi supervisionati, nella fase di addestramento

• a. hanno bisogno delle labels

• b. non hanno necessità di labels

• c. dipende dal problema

Quale di questi è un esempio di regressione

• a. riconoscimenti di immagini

• b. rilevamento di spam nelle mail

• c. stima della temperatura