Quiz di Machine Learning e Cyberbullismo

Qual è la differenza principale tra "apprendimento supervisionato" e "non supervisionato" in Machine Learning?

• L’apprendimento supervisionato richiede etichette per i dati, mentre l’apprendimento non supervisionato no.

• L’apprendimento non supervisionato richiede più dati rispetto all’apprendimento supervisionato.

• Solo l’apprendimento supervisionato utilizza algoritmi di clustering.

• Non ci sono differenze significative tra i due.

Cos’è l’overfitting in Machine Learning?

• Quando un modello non riesce a generalizzare sui dati di addestramento.

• Quando un modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento, ma non ai nuovi dati.

• Quando un modello non è abbastanza complesso.

• Quando il modello genera troppi output.

Qual è la funzione principale della "Regolarizzazione" in un modello di machine learning?

• Ridurre la complessità del modello per evitare l’overfitting.

• Aumentare la complessità del modello.

• Diminuire il numero di campioni di addestramento.

• Ridurre il tempo di addestramento.

Quale di questi è un modello lineare?

• Reti neurali profonde

• Support Vector Machine con kernel polinomiale

• Regressione lineare

• Alberi decisionali

Cos’è una "funzione di perdita" in Machine Learning?

• Una metrica per misurare la complessità di un modello.

• Un parametro che migliora l’accuratezza del modello.

• Una misura della differenza tra le predizioni del modello e i valori reali.

• Un modo per calcolare il numero di errori nei dati di addestramento.

Quale di questi metodi viene usato per valutare la performance di un modello di classificazione?

• Tasso di apprendimento

• Matrice di confusione

• Funzione di attivazione

• Normalizzazione

Cos’è il "cross-validation" in Machine Learning?

• Una tecnica per migliorare l’accuratezza del modello aumentando i dati di addestramento.

• Un metodo per suddividere i dati in sottoinsiemi per validare il modello.

• Un algoritmo per selezionare i migliori parametri per il modello.

• Una strategia per ottimizzare il tempo di addestramento.

Quale dei seguenti è un esempio di cyberbullismo?

• Commenti costruttivi sotto una foto.

• Insulti ripetuti inviati tramite messaggi privati.

• Condividere articoli di notizie.

• Ignorare i post di qualcuno.

Qual è uno dei principali rischi del cyberbullismo per la vittima?

• Diminuzione del tempo trascorso online.

• Aumento dell'isolamento sociale e problemi psicologici.

• Maggiore interesse verso le tecnologie.

• Nessun effetto negativo se la vittima lo ignora.

Quale approccio di Machine Learning è più adatto per rilevare automaticamente messaggi offensivi?

• Analisi di sentiment tramite NLP (Natural Language Processing).

• K-Means Clustering.

• Algoritmo genetico.

• PCA (Principal Component Analysis).