Які основні типи моделей існують?

• Геометричні, хімічні, біологічні

• Концептуальні, математичні, фізичні, комп'ютерні, статистичні.

• Соціальні, політичні, економічні

• Творчі, естетичні, культурні

Що таке абстрактна модель?

• Абстрактна модель - це точне відображення реальної системи.

• Абстрактна модель - спрощене уявлення про систему, що виділяє основні характеристики.

• Абстрактна модель - це фізичний прототип системи.

• Абстрактна модель - це детальний опис всіх елементів системи.

Яка роль фізичних моделей у навчанні?

• Фізичні моделі у навчанні не мають жодного значення.

• Фізичні моделі відіграють важливу роль у навчанні, полегшуючи розуміння складних концепцій.

• Фізичні моделі у навчанні ускладнюють розуміння матеріалу.

• Фізичні моделі використовуються лише для розваги в навчанні.

Як використовуються математичні моделі в науці?

• Математичні моделі використовуються лише в економіці.

• Математичні моделі не мають практичного застосування.

• Математичні моделі в науці використовуються для опису, аналізу та прогнозування явищ.

• Математичні моделі використовуються тільки для розваг.

Які приклади комп'ютерних моделей ви знаєте?

• Моделі фізичних явищ

• Моделі клімату, економічні моделі, моделі штучного інтелекту, моделі віртуальної реальності.

• Моделі комп'ютерних ігор

• Моделі соціальних мереж

Які етапи створення моделі?

• Визначення проблеми, збір даних, підготовка даних, вибір моделі, навчання моделі, оцінка моделі, впровадження моделі.

• Розробка програмного забезпечення, маркетинг, продажі

• Аналіз результатів, тестування моделі, фінансування проекту

• Визначення цілей, управління командою, звітність

Що таке валідація моделі?

• Валідація моделі - це етап збору нових даних для навчання.

• Валідація моделі - це процес оцінки її точності на нових даних.

• Валідація моделі - це процес навчання моделі на старих даних.

• Валідація моделі - це перевірка її швидкості виконання.

Які інструменти використовуються для створення моделей?

• Word

• PowerPoint

• Excel

• MATLAB, Simulink, Python, R, TensorFlow, PyTorch

Які переваги використання моделей в дослідженнях?

• Моделі ускладнюють аналіз і роблять його менш зрозумілим.

• Моделі завжди призводять до точних результатів без помилок.

• Моделі не впливають на витрати, вони завжди дорожчі.

• Моделі спрощують аналіз, дозволяють прогнозувати результати та знижують витрати на дослідження.

Як аналізувати результати моделі?

• Аналізувати результати за допомогою статистичних тестів.

• Використовувати лише графіки для оцінки моделі.

• Оцінка точності, повноти, F1-міри, ROC-AUC та візуалізація результатів.

• Ігнорувати метрики та зосередитися на візуалізації.