Font size
WorksheetsData Science и Машинное обучение II
Total questions: 20
Worksheet time: 12mins
Какие фазы существуют в цикле исследования данных?
(выберите несколько вариантов)
оценка
(Evaluation)
подготовка данных
(Data Preparation)
обезличивание данных
(Data Obfuscation)
Внедрение
(Deployment)
Какие зоны ответственности у DevOps инженера?
(выберите несколько вариантов)
настройка CI / CD процесса
разработка мобильного приложения
работа с Kubernetes
оптимизация SQL запросов
Какие инструменты / фреймворки полезны для работы MLOps?
(выберите несколько вариантов)
KubeFlow
Docker
MLFlow
Flask
Какого алгоритма для прогнозирования временных рядов не существует?
AR
SARIIMA
ARMA
MA
На какие составляющие раскладывает ETS декомпозиция временной ряд?
(выберите верные варианты)
компонент тренда
интеграционный
компонент
сезонный компонент
остаток
Какой метод вам поможет подобрать параметры модели для алгоритма SARIMA?
auto_arima
find_correlation
auto_fit
fit
Для каких целей необходима библиотека tsfresh?
вычисляет признаки временных
рядов
обучает модель данных с минимальной ошибкой
предлагает параметры модели для SARIMA
подбирает эффективный алгоритм для временных рядов
Что такое стационарный временной ряд?
среднее значение не изменяется во времени
временной ряд который имеет тренд
среднее значение изменяется во времени
временной ряд в котором среднее совпадает с медианой
Какие фреймворки Python удобны для создания REST API
модели машинного обучения?
Angular
Django
Flask
Hibernate
В основном для какой цели используется RandomForestRegressor?
Для построения модели классификации
Для построения модели регрессии
Для определения важности признаков
Для построения модели кластеризации
В каких сферах деятельности (доменах) можно применить библиотеку nltk?
Sentiment Analysis
Chatbots
Social Media monitoring
Document Analysis
Выберите существующие этапы в рамках работы с текстом в NLP.
Токенизация
Tagging
Parsing
Information Extraction
Что происходит в рамках этапа - Deep Learning NLP?
Применение алгоритмов Data Mining для различных задач NLP
Применение глубоких нейронных сетей для различных задач NLP
Применение алгоритмов регрессивного анализа для различных задач NLP
Применение алгоритмов прогнозирования для различных задач NLP
Метод "приведение текста к нижнему регистру" к какому этапу NLP относится?
Tokenization
Parsing
Word Sense Disambiguation
Text Preprocessing
Для каких целей из текста мы удаляем стоп-слова?
Убрать лишний шум при последующем анализе текста в NLP
Стоп слова являются неверными и мы должны их удалять
Стоп слова являются лишними для алгоритмов Data Mining
Стоп слова являются дополнительным стимулом для их анализа в отдельном блоке
Что такое TF-IDF?
Алгоритм кластеризации текста
Статическая мера
Нейронная сетевая модель
Алгоритм Data Mining
Какие плюсы у векторизация текста Word2Vec?
улавливает семантические и синтаксические отношения между словами
прост в понимании и имплементации
обучение требует значительно меньше времени
хорошо работает для задач поиска документов
Какие два основных подхода лежат в основе векторного представления текста Word2Vec ?
CBOW
(Continuous Bag of Words)
IDF мера
Skip-gram
Neural Network
Какой основной плюс у ELMo (Embeddings from Language Models) ?
улучшает обычные методы векторного представления слов
использует ChatGPT для распознования контекста
использует GRU нейронные сети
использует алгоритм PageRank для ранжирования текста
Что такое BERT трансформер?
библиотека Python, дающие простые методы обработки текста
база данных, содержащая большие объемы текста
трансформер, предобученный на большом корпусе текста
фреймворк Python с набором библиотек и правил их использования
