МО сәйкестендіру

    Терминдердің дұрыс сипаттамаларын табыңыз:

• Бақылаулы оқыту (Supervised Learning)

• Target-айнымалы жоқ, кластерлер саны белгілі болуы мүмкін немесе белгісіз.

• Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement Lear

• Target-айнымалы (мақсатты) бар, target-айнымалы үшін мәндер жиыны шексіз болуы мүмкін

• Бақылаусыз оқыту (Unsupervised Learning)

• Агент және оның айналасындағы орта бар, агент әрекет етіп, сол әрекеттері үшін марапат немесе айып ала алады.

  Машиналық оқыту (МО), жасанды интеллект (ЖИ) және терең оқыту туралы дұрыс сипаттамаларды табыңыз:

• Терең оқыту

• үлкен деректерден күрделі заңдылықтарды анықтау үшін көпқабатты нейрондық желілерді қолданады

• Машиналық оқыту

• кең ұғым, қарапайым тілмен айтқанда, компьютер адамның мінез-құлқын имитациялайды, өзінің интеллектісін көрсетеді және адамның мәселелерді шешу қабілетін қайталайды.

• Жасанды интеллект

• бұл компьютерге жүктелген деректер негізінде қорытынды жасауға мүмкіндік беретін әдістер жиынтығы. Ол сонымен қатар адамның үйрену процесін имитациялайды.

  Python тілінде Excel файлдарымен жұмыс істеу барысында төмендегі параметрлер мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз::

• skipfooter

• Excel файлын оқығанда алдыңғы жолдардың белгілі бір санын өткізіп жібереді

• table.to_excel(index=False)

• Кестені Excel файлына жол индексінсіз сақтайды

• skiprows

• Excel файлын оқығанда төменгі жолдардың белгілі бір санын өткізіп жібереді

ОББ терминдері мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Объект

• Класс негізінде құрылған нақты экземпляр, өзінің жеке мәндері бар

• Әдіс(немесе атрибут)

• Объектілердің құрылымы мен әрекеттерін сипаттайтын абстрактілі үлгі

• Класс

• Объектіге немесе класқа тиесілі функция немесе айнымалы

Оңтайландыру әдістері мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Лагранж әдісі

• Теңдеу түріндегі шектеулер бар кезде қолданылады, көмекші функция арқылы экстремумды табуға мүмкіндік береді

• Грандиенттік түсу

• Функцияның градиентіне қарсы бағытта қозғалу негізінде жұмыс істейтін әмбебап әдіс, модельдерді оқытуда кеңінен қолданылады

• Ньютон әдісі

• Бірінші және екінші туындыны (гессиан) қолданады, әсіресе айнымалы саны аз болғанда жылдам нәтиже береді

Ықтималдықтар теориясы бойынша төмендегі ұғымдар мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Кездейсоқ эксперимент

• Бір ғана нәтижесі бар тәжірибе

• Ықтималдық кеңістігі

• Кездейсоқ эксперименттің бір нақты нәтижесі

• Элементарлы нәтиже

• Ықтималдық кеңістігі

  Барлық мүмкін нәтижелер мен олардың ықтималдықтарын қамтитын жиын

Ықтималдықтар теориясы бойынша ықтимал оқиғалар арасындағы амалдарды олардың сипаттамаларымен сәйкестендіріңіз

• Қарама-қарсы оқиға (A̅)

• Екі оқиғаның екеуіне де тиесілі нәтижелер

• Қиылысу (A ∩ B)

• A оқиғасына кірмейтін нәтижелер

• Бірігу (A ∪ B)

• Кем дегенде бір оқиғаға тиесілі нәтижелер

Ықтималдықтар теориясы бойынша төмендегі ықтималдық заңдары мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Байес формуласы

• Алдын ала берілген ықтималдықты жаңа ақпаратпен нақтылау

• Шартты ықтималдық

• Өзара жоққа шығаратын оқиғалар арқылы жалпы ықтималдықты табу

• Толық ықтималдық формуласы

• Бір оқиға белгілі болғанда, екінші оқиғаның ықтималдығы

Ықтималдықтар теориясы бойынша үлестірім түрлерін олардың сипаттамаларымен сәйкестендіріңіз

• Биномдық үлестірім

• Белгілі бір уақыт ішінде кездейсоқ, тәуелсіз оқиғалар санының үлестірімі

• Бернулли үлестірімі

• Бір сынақ, нәтижесі: "сәттілік" немесе "сәтсіздік"

• Пуассон үлестірімі

• Бірнеше тәуелсіз сынақ, әрқайсысы екі мүмкін нәтиже

Ықтималдықтар теориясы бойынша оқиғалардың түрлерін олардың қасиеттерімен сәйкестендіріңіз

• Өзара жоққа шығаратын оқиғалар

• Бір оқиғаның болуы екіншісінің ықтималдығына әсер етпейді

• Бөлім (разбиение)

• Егер бір оқиға орын алса, екіншісі болмайды

• Тәуелсіз оқиғалар

• Қиылыспайтын, бірігіп толық нәтиже жиынын құрайтын оқиғалар