Жасанды интеллект негіздері

Машина оқыту дегеніміз не?

• Машина оқыту - адамдардың білім алу процесі.

• Машина оқыту - компьютерлердің тек бағдарламалау қабілеті.

• Машина оқыту - тек ойындар үшін қолданылатын технология.

• Машина оқыту - компьютерлердің деректерден үйрену қабілеті.

Нейрондық желілердің негізгі компоненттері қандай?

• Кіріс қабаты, шығыс қабаты, активация функциялары.

• Кіріс қабаты, шығыс қабаты, нейрондық байланыстар.

• Кіріс қабаты, шығыс қабаты, деректер жиыны.

• Кіріс қабаты, жасырын қабаттар, шығыс қабаты.

Табиғи тілдерді өңдеу не үшін қажет?

• Табиғи тілдерді өңдеу адамдар мен компьютерлер арасындағы коммуникацияны жақсарту үшін қажет.

• Табиғи тілдерді өңдеу тек мәтіндерді аудару үшін қажет.

• Табиғи тілдерді өңдеу тек ғылыми зерттеулер үшін қажет.

• Табиғи тілдерді өңдеу адамдардың эмоцияларын түсіну үшін қажет.

Компьютерлік көрудің негізгі міндеттері қандай?

• Объектілерді тану, бейнелерді өңдеу, қозғалысты бақылау, ақпарат алу.

• Бағдарламалау тілдерін үйрену

• Желілік қауіпсіздік

• Деректерді сақтау

Машина оқытуда қандай алгоритмдер қолданылады?

• Генетикалық алгоритмдер

• Сызықты регрессия, шешім ағаштары, нейрондық желілер, K-means, қолдау векторлық машиналар (SVM)

• Логистикалық регрессия

• Кластерлік анализ

Нейрондық желілердің жұмыс істеу принципі қандай?

• Нейрондық желілер тек деректерді сақтау үшін пайдаланылады.

• Нейрондық желілер ақпаратты өңдеу үшін жасанды нейрондарды пайдаланады.

• Нейрондық желілер тек математикалық формулаларды қолданады.

• Нейрондық желілер тек адам миының құрылымын модельдейді.

Табиғи тілдерді өңдеуде қандай әдістер бар?

• Тек мәтіндерді аудару әдістері

• Тек грамматикалық ережелерді қолдану

• Сөздерді тек қолмен өңдеу

• Табиғи тілдерді өңдеуде тілдік модельдер, сөздерді векторизациялау, синтаксистік талдау, мағына талдау, машиналық оқыту әдістері, тілдік генерация әдістері бар.

Компьютерлік көруде объектілерді тану қалай жүзеге асырылады?

• Объектілерді тану тек суреттерді өңдеу арқылы жүзеге асырылады.

• Объектілерді тану компьютерлік көруде машиналық оқыту және ерекшеліктерді шығару арқылы жүзеге асырылады.

• Объектілерді тану тек адам бақылауымен жүзеге асырылады.

• Объектілерді тану тек статистикалық әдістермен жүзеге асырылады.

Машина оқыту мен дәстүрлі бағдарламалау арасындағы айырмашылық неде?

• Машина оқыту тек код жазуды қажет етеді.

• Машина оқыту деректерден үйренеді, дәстүрлі бағдарламалау алдын ала анықталған ережелерге негізделеді.

• Дәстүрлі бағдарламалау тек деректерді өңдейді.

• Машина оқыту тек математикалық есептеулермен шектеледі.

Нейрондық желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?

• Нейрондық желілердің артықшылықтары: үлкен деректермен жұмыс, күрделі үлгілерді тану, автоматтандырылған ерекшеліктерді шығару. Кемшіліктері: жоғары есептеу ресурстары, түсініксіз шешімдер, деректер сапасына тәуелділік, ұзақ оқу процесі.

• Нейрондық желілердің оқу процесі өте жылдам.

• Нейрондық желілердің шешімдері әрқашан түсінікті.

• Нейрондық желілер тек кішкентай деректермен жұмыс істейді.