Нейрондық желілер туралы білім

Нейрондық желілердің негізгі архитектурасы қандай?

• Тек кіріс қабаты бар нейрондық желілердің архитектурасы.

• Кіріс және шығыс қабаттары бар, бірақ жасырын қабаты жоқ нейрондық желілер.

• Нейрондық желілердің архитектурасы тек бір қабаттан тұрады.

• Кіріс, жасырын және шығыс қабаттары бар нейрондық желілердің архитектурасы.

Нейрондық желілерде қолданылатын негізгі компоненттерді атаңыз.

• Модульдер, компоненттер, интерфейстер

• Кодтау, декодтау, шифрлау

• Нейрондар, қабаттар, активация функциялары, шығыс функциялары, жоғалту функциялары.

• Сигналдар, алгоритмдер, деректер базасы

Нейрондық желілердің қабаттары қандай функцияларды атқарады?

• Нейрондық желілердің қабаттары тек ақпаратты шифрлау үшін пайдаланылады.

• Нейрондық желілердің қабаттары тек визуализациялау үшін қолданылады.

• Нейрондық желілердің қабаттары деректерді өңдеу, ерекшеліктерді шығару және нәтижелерді классификациялау функцияларын атқарады.

• Нейрондық желілердің қабаттары тек деректерді сақтау функциясын атқарады.

Нейрондық желілердің оқыту процесі қалай жүреді?

• Нейрондық желілер тек бір қабаттан тұрады.

• Модель параметрлерін жаңарту қажет емес.

• Оқыту процесі тек деректерді жинаумен шектеледі.

• Нейрондық желілердің оқыту процесі деректерді жинау, модельді құру, параметрлерді инициализациялау, алдыңғы қабаттардан шығыс алу, шығыс пен мақсатты мәндер арасындағы қателікті есептеу, градиенттерді есептеу және параметрлерді жаңарту.

Нейрондық желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?

• Нейрондық желілердің артықшылықтары: үлкен деректермен жұмыс, автоматтандырылған ерекшеліктерді анықтау, жоғары дәлдік. Кемшіліктері: күрделілік, деректердің көп мөлшері, түсініксіз шешімдер.

• Нейрондық желілер тек кішкентай деректермен жұмыс істейді.

• Нейрондық желілер тек адам бақылауымен жұмыс істейді.

• Нейрондық желілердің шешімдері әрқашан түсінікті.

Нейрондық желілердің қолданылу салаларына мысал келтіріңіз.

• Компьютерлік көру, табиғи тілдерді өңдеу, медициналық диагностика, қаржылық талдау, ойындар, робототехника.

• Тарихи зерттеулер, археология, философия

• Кітап жазу, музыка шығару, бейнелеу өнері

• Ауыл шаруашылығы, құрылыс, туризм

Нейрондық желілердің тиімділігін қалай бағалауға болады?

• Нейрондық желілердің тиімділігін бағалау үшін дәлдік, жоғалту функциясы, F1-есеп, ROC-AUC, және кросс-валидация сияқты көрсеткіштерді қолдану.

• Нейрондық желілер тек визуализация үшін қолданылады.

• Нейрондық желілердің тиімділігін бағалау үшін тек уақытты есептеу жеткілікті.

• Нейрондық желілердің тиімділігін бағалау үшін тек деректердің көлемі маңызды.

Нейрондық желілердің архитектурасы мен алгоритмдері арасындағы байланыс қандай?

• Алгоритмдер архитектураны өзгертуге мүмкіндік бермейді.

• Нейрондық желілердің архитектурасы алгоритмдердің тиімділігін анықтайды.

• Нейрондық желілердің архитектурасы алгоритмдердің құрылымын анықтайды.

• Нейрондық желілердің архитектурасы тек деректерді өңдеуге қатысты.

Нейрондық желілердің деректерді өңдеу жылдамдығы қандай?

• Жоғары жылдамдық, бірақ нақты мәні контекстке байланысты.

• Төмен жылдамдық, бірақ тұрақты.

• Жылдамдық тек GPU-да жоғары.

• Деректерді өңдеу жылдамдығы жоқ.

Нейрондық желілердің қолданылуында кездесетін қиындықтар қандай?

• Деректердің жетіспеушілігі, модельдің күрделілігі, гиперпараметрлерді баптау, есептеу ресурстарының шектеулері, интерпретацияның қиындығы.

• Модельдің қарапайымдылығы

• Деректердің артықшылығы

• Гиперпараметрлердің автоматты түрде бапталуы