Вопросы по машинному обучению и регрессии

Машиналық оқыту дегеніміз не?

• Деректерді қолмен өңдеу әдісі

• Компьютерлерге деректерден үйренуге мүмкіндік беретін әдістер жиынтығы

• Тек бағдарламалаушыларға арналған әдіс

• Тек үлкен деректермен жұмыс істейтін технология

Қандай әдіс машиналық оқытудың бөлігі болып табылады?

• SQL сұраныстары

• Градиентті түсу (Gradient Descent)

• HTML кодтау

• Операциялық жүйелерді орнату

Регрессияның негізгі мақсаты қандай?

• Сандық мәндерді болжау

• Категорияларды жіктеу

• Деректерді шифрлеу

• Деректерді визуализациялау

Қандай регрессия түрі бар?

• Логистикалық регрессия

• Сызықтық регрессия

• Кластерлеу

• Решение ағаштары

Сызықтық регрессияда қандай формула қолданылады?

• y = mx + c

• E = mc²

• a² + b² = c²

• F = ma

Машиналық оқытудың қандай негізгі түрлері бар?

• Бақылаусыз оқыту

• Бақылаулы оқыту

• Күшейтілген оқыту

• Барлығы дұрыс

Машиналық оқыту үшін деректердің қай түрі қажет?

• Тек мәтіндік деректер

• Тек сандық деректер

• Түрлі деректер түрлері (мәтін, сан, кескін, дыбыс)

• Қолмен енгізілген деректер

Регрессия модельдерінің метрикалары қандай?

• RMSE (Root Mean Squared Error)

• R² (Determination Coefficient)

• MAE (Mean Absolute Error)

Регрессия модельдерінің метрикалары қандай?

• RMSE (Root Mean Squared Error)

• R² (Determination Coefficient)

• MAE (Mean Absolute Error)

• Барлығы дұрыс

Машиналық оқытуда модельдің асыра үйренуі (overfitting) деген не?

• Модель тек оқыту деректерін жақсы үйреніп, жаңа деректерде нашар нәтиже көрсетуі

• Модельдің барлық деректерді есте сақтауы

• Модельдің өте жылдам жұмыс істеуі

• Деректердің жетіспеушілігі