wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ТИБМЗИ

Total questions: 17

Worksheet time: 17mins

Name
Class
Date
1.

Какие бывают статьи про Машинное обучение?

a)

Ну, тут всё очевидно

b)

Профессия будущего!!! Датасаенс. ААААА

c)

Статьи, где всё по полочкам разложено и красивый код

d)

Статьи про МП, но где говорится про нейронки

2.

Для чего нужны нейросети?

a)

Ставки на спорт

b)

Определение объектов на фото и видео

c)

Машинный перевод

d)

Проведение пар

3.

Что есть у связи?

a)

Вес

b)

Масса

c)

Цвет

d)

Вкус

4.

Зачем нужно машинное обучение?

a)

Чтобы машинам не было скучно

b)

Чтобы людям не было скучно

c)

Чтобы заставить машины предсказывать результат по входным данным

d)

Чтобы программистам было что делать

5.

Что не является основными составляющими машинного обучения?

a)

Данные

b)

Признаки (features)

c)

Алгоритм

d)

Машина

6.

Выберите виды машинного обучения:

a)

Классическое

b)

Нейросети

c)

Ансамбли

d)

Обучение с подкреплением

e)

Упрощенное

7.

Как называется эта метрика?

(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

a)

accuracy

b)

точность

c)

число правильных значений

d)

доля правильных ответов алгоритма

8.

Выберите существующие метрики:

a)

Prеcision

b)

Reсall

c)

Accuracy

d)

Relativity

9.

Как принято называть errors первого вида?

a)

Ошибки первого рода

b)

Первичные ошибки

c)

Ошибка 1

d)

Ошибка windows 0x00000000….

e)

error_1

10.

Какое вознаграждение можно получить за посещение бара из дома в Quality Learning?

a)

+10

b)

-3

c)

+1337

d)

+0

11.

Выберете правильные утверждения насчет Ансамблей

a)

Стекинг – сохранение нейросетей на стеке

b)

Беггинг – усреднение ответов одной нейросети

c)

Бустинг – последовательное соединение нейросетей с исправлением ошибок

d)

Беггинг – итоговая нейросеть делает выбор из ответов нескольких предыдущих

12.

Почему в ансамбли не включают модели K-NN и Байеса?

a)

Слишком стабильные

b)

Слишком медленные

c)

Байес или Базис?

d)

Слишком плохое название

13.

Посчитайте метрику logloss при y=(0.1,0.4,0.5), y^ = (0, 0.6,0.5), l=3

a)

0.7

b)

0.3

c)

42

d)

Я разрешаю вам не знать (я серьезно)

14.

Что важнее???

a)

Оптимизация метрики

b)

Следование логике решения задачи

15.

Будете ли вы заниматься Machine Learning?

a)

Что это, я читал про машинное обучение

b)

Нет

c)

Да

d)

С понедельника начну

16.

Ошибка второго рода это

a)

ложный пропуск

b)

ложное срабатывание

17.

Случайный лес - это

a)

бустинг

b)

бэггинг

c)

стэккинг

d)

армрестлинг