Основные определения, визуализации

Какой тип ИИ способен решать задачи, сопоставимые по сложности с человеческими?

• Слабый ИИ

• Сильный ИИ

• Супер ИИ

• Узкий ИИ

Зачем разделять выборку на тренировочную и тестовую?

• Чтобы ускорить процесс обучения модели

• Для проверки способности модели обобщать на новые данные

• Для увеличения объема данных

• Чтобы повысить скорость работы модели

Какую задачу решает регрессия в машинном обучении?

• Нахождение корреляции между переменными

• Нахождение групп

• Прогнозирование числовых значений

• Определение аномалий

Что представляет собой модель машинного обучения?

• Математический алгоритм с множеством параметров

• Фиксированный набор данных

• Программа с заранее определёнными решениями

• Алгоритм с фиксированными параметрами

Что включает этап подготовки данных в CRISP-DM?

• Проверка гипотез

• Выбор модели

• Сравнение моделей

• Чистка данных и преобразование признаков

Какие методы применяются для визуализации данных?

• Регрессия и классификация

• Нейронные сети

• Линейные графики и гистограммы

• Обучение с учителем

Что такое кластеризация?

• Прогнозирование данных на основе времени

• Разделение данных на группы по схожим характеристикам

• Построение линейной зависимости

• Применение алгоритмов поиска

Что представляет собой "Pivot Table" (сводная таблица)?

• Алгоритм машинного обучения

• Метод уменьшения размерности данных

• Инструмент для построения графиков

• Таблица для агрегирования данных по категориям

Какая роль у визуализации данных?

• Помогает уменьшить размер данных

• Заменяет все математические методы анализа

• Делает данные более понятными и доступными для анализа

• Обучает модели машинного обучения

Какая задача относится к машинному обучению без учителя?

• Классификация

• Линейная регрессия

• Регрессия

• Кластеризация