МО сәйкестендіру

    Терминдердің дұрыс сипаттамаларын табыңыз:

• Бақылаусыз оқыту (Unsupervised Learning)

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

• Бақылаулы оқыту (Supervised Learning)

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

• Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement Lear

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

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

• Машиналық оқыту

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

• Жасанды интеллект

• үлкен деректерден күрделі заңдылықтарды анықтау үшін көпқабатты нейрондық желілерді қолданады

• Терең оқыту

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

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

• table.to_excel(index=False)

• Кестені Excel файлына жол индексінсіз сақтайды

• skipfooter

• Excel файлын оқығанда алдыңғы жолдардың белгілі бір санын өткізіп жібереді

• skiprows

• Excel файлын оқығанда төменгі жолдардың белгілі бір санын өткізіп жібереді

ОББ терминдері мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Класс

• Объектіге немесе класқа тиесілі функция немесе айнымалы

• Әдіс(немесе атрибут)

• Класс негізінде құрылған нақты экземпляр, өзінің жеке мәндері бар

• Объект

• Объектілердің құрылымы мен әрекеттерін сипаттайтын абстрактілі үлгі

Оңтайландыру әдістері мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Ньютон әдісі

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

• Грандиенттік түсу

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

• Лагранж әдісі

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

Ықтималдықтар теориясы бойынша төмендегі ұғымдар мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Кездейсоқ эксперимент

• Кездейсоқ эксперименттің бір нақты нәтижесі

• Ықтималдық кеңістігі

• Ықтималдық кеңістігі

  Барлық мүмкін нәтижелер мен олардың ықтималдықтарын қамтитын жиын

• Элементарлы нәтиже

• Бір ғана нәтижесі бар тәжірибе

Ықтималдықтар теориясы бойынша ықтимал оқиғалар арасындағы амалдарды олардың сипаттамаларымен сәйкестендіріңіз

• Бірігу (A ∪ B)

• Кем дегенде бір оқиғаға тиесілі нәтижелер

• Қиылысу (A ∩ B)

• Екі оқиғаның екеуіне де тиесілі нәтижелер

• Қарама-қарсы оқиға (A̅)

• A оқиғасына кірмейтін нәтижелер

Ықтималдықтар теориясы бойынша төмендегі ықтималдық заңдары мен олардың сипаттамаларын сәйкестендіріңіз

• Шартты ықтималдық

• Өзара жоққа шығаратын оқиғалар арқылы жалпы ықтималдықты табу

• Толық ықтималдық формуласы

• Алдын ала берілген ықтималдықты жаңа ақпаратпен нақтылау

• Байес формуласы

• Бір оқиға белгілі болғанда, екінші оқиғаның ықтималдығы

Ықтималдықтар теориясы бойынша үлестірім түрлерін олардың сипаттамаларымен сәйкестендіріңіз

• Биномдық үлестірім

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

• Бернулли үлестірімі

• Бірнеше тәуелсіз сынақ, әрқайсысы екі мүмкін нәтиже

• Пуассон үлестірімі

• Белгілі бір уақыт ішінде кездейсоқ, тәуелсіз оқиғалар санының үлестірімі

Ықтималдықтар теориясы бойынша оқиғалардың түрлерін олардың қасиеттерімен сәйкестендіріңіз

• Өзара жоққа шығаратын оқиғалар

• Қиылыспайтын, бірігіп толық нәтиже жиынын құрайтын оқиғалар

• Тәуелсіз оқиғалар

• Егер бір оқиға орын алса, екіншісі болмайды

• Бөлім (разбиение)

• Бір оқиғаның болуы екіншісінің ықтималдығына әсер етпейді