ИИ 61-90

Что такое «глубокое обучение»?

• Обучение с использованием подкрепления.

• Обучение, направленное на работу с временными рядами.

• Обучение с использованием простых линейных моделей.

• Обучение, где используются только модели, основанные на логике.

• Обучение, где используются многослойные нейронные сети для обработки больших объемов данных.

Что такое "регуляризация" в контексте машинного обучения?

• Процесс удаления нерелевантных данных из обучающего набора.

• Процесс повторной тренировки модели для улучшения производительности.

• Метод для улучшения качества модели путем добавления штрафов на сложность модели.

• Метод для увеличения сложности модели для повышения точности.

• Процесс упрощения модели путем уменьшения количества данных.

Как называется метод, который позволяет улучшить точность модели путем случайного отключения нейронов во время обучения?

• Преобразование признаков.

• Градиентный спуск.

• Дроп-аут.

• Регуляризация.

• Сжатие данных.

Что такое «метод главных компонент» (PC<VARIANT>?

• Метод для уменьшения размерности данных, сохраняя основную информацию.

• Метод для уменьшения размерности данных, сохраняя основную информацию.

• Алгоритм для кластеризации.

• Метод для обработки текста.

Какой термин описывает задачу, при которой модель должна классифицировать объекты на основе имеющихся данных?

• Генерация данных.

• Регрессия.

• Кластеризация.

• Обучение с подкреплением.

• Классификация.

Что из следующего является примером алгоритма обучения с учителем?

• Алгоритм K-средних.

• Алгоритм Нейромережи.

• Логистическая регрессия.

• Метод Монте-Карло.

• Генетические алгоритмы.

Как называется метод, при котором модель оценивает гипотезы и использует их для оптимизации параметров?

• Метод k ближайших соседей.

• Кросс-валидация.

• Генетическое программирование.

• Байесовский вывод.

• Градиентный спуск.

Что из ниже перечисленного является задачей регрессии?

• Прогнозирование категории товара.

• Разбиение клиентов на сегменты.

• Определение пола человека по изображению.

• Классификация электронной почты как спам.

• Прогнозирование продаж на следующий квартал.

Какой алгоритм используется для обработки временных рядов и предсказания будущих значений на основе предыдущих?

• Алгоритм обратного распространения.

• Метод опорных векторов.

• Рекуррентные нейронные сети (RNN).

• Алгоритм K-средних.

• Линейная регрессия.

Какой термин описывает процесс, когда несколько алгоритмов объединяются для улучшения результатов модели?

• Многоуровневое обучение.

• Ансамблирование.

• Подбор гиперпараметров.

• Генеративные модели.

• Градиентный спуск.