Объектілерді тану және жіктеу алгоритмдері бойынша тест

Объектілерді тану алгоритмдерінің негізгі қағидаларының бірі не?

• Жіктеу

• Нақты уақыт режимінде тану

• Модель құру

• Мәліметтерді алдын ала өңдеу

Ерекшеліктерді шығару кезеңінде қандай әдістер қолданылады?

• k-NN, SVM

• YOLO, SSD

• SIFT, SURF, HOG

• Decision Trees, Random Forest

Жетекшілік ететін оқытуда алгоритмге не беріледі?

• Тек кіріс деректері

• Тек дұрыс жауаптар

• Кіріс деректері мен дұрыс жауаптар

• Кіріс деректері мен метрикалар

Модельдің жалпыламалығын бағалау үшін қандай әдіс қолданылады?

• Real-time detection

• Data Preprocessing

• Feature Extraction

• Cross-validation

Аңғал Бейс классификаторының негізгі идеясы неде?

• Деректерді визуалдау

• Белгілердің тәуелсіздігін болжау

• Кластерлеу

• Нысандарды тану

Нейрондық желілердің артықшылықтары қандай?

• Күрделі үлгілерді үйрене алады

• Түсінікті, визуалды

• Жылдам және қарапайым

• Асқыну қаупі бар

Объектілерді локализациялау не үшін қажет?

• Клиенттерді топтау

• Деректерді қысу

• Объектіні тану

• Объектінің орналасуын анықтау

Бақылаусыз оқытуда алгоритмнің мақсаты не?

• Деректерді классификациялау

• Деректер арасындағы құрылымды табу

• Деректерді нормализациялау

• Деректерді визуалдау

Шешімдер ағашының кемшілігі неде?

• Жылдам емес

• Тек сандық деректермен жұмыс істейді

• Күрделі

• Асқыну қаупі бар

Машиналық оқытудағы жетекшілік ететін оқытуның қолдану салаларының бірі не?

• Электронды поштаны спам/спам емес деп ажырату

• Клиенттерді топтау

• Аномалияны анықтау

• Деректерді қысу