NEW
Font size
WorksheetsМашиналық оқыту
Total questions: 21
Worksheet time: 21mins
Суретте көрсетілген нейронды желінің жасырын қабатындағы элементтер саны:
3
4
2
1
Жетілдірілген, тегістелген S-тәрізді функция:
Сигмоида
Гиперболалық тангенс
Арктангенс
Косинустық функция
Кіріс сигналын алатын, бірақ шекті мәнін ескеріп, шығыс сигналын түрлендіретін функция
кіріктіру функциясы
интербелсенді функция
аналитикалық функция
белсендіру функциясы
Нейрондық желілер олардың байланыстарының салмақтық коэффициентін нақтылау арқылы оқытылады. Ол жаттығу кезіндегі мәліметтердің дұрыс жауаптары мен нақты шығыс мәнінің айырмасымен басқарылады. Бұл процесс қалай аталады
технологиялық процесс
қамтамасыздандыру процесі
қатемен басқару процесі
даму процесі
Нейрондық желілерді оқыту үшін қолданылатын нақты мәндермен берілген мысалдарды қалай атайды
есептеу деректері
жаттығу мәліметтері
өңдеу ақпараттары
шығару деректері
Регрессия түрлері
біртекті және гибридті
статикалық және динамикалық
ішкі және сыртқы
сызықтық және полиномиалды
Алдын ала белгісіз деректерді кластер бойынша жіктеу
Жалпылау
Кластерлеу
Ассоциация
Белгіленбеген жиынтықтар
Объектілердің қандай да бір критерийлері бойынша бөлінуі
Регрессия
Негіздеп оқыту
Жіктеу
Тереңдетіп оқыту
Машинаның өз бетімен белгісіз заңдылықтарды табу арқылы үйренуі
Мұғаліммен оқыту
Мұғалімнің жартылай қатысуымен оқыту
Тереңдетіп оқыту
Мұғалімсіз оқыту
Машинаның алдын ала мұғалім көрсеткен нақты мысалдарға сүйеніп үйрену әдісі
Мұғаліммен оқыту
Мұғалімнің жартылай қатысуымен оқыту
Тереңдетіп оқыту
Мұғалімсіз оқыту
Машиналық оқытудық объектілердің сипаттамаларын білдіретін компоненті
Алгоритм (Algorithm)
Ерекше белгілер (Feature)
Деректер (Data)
Машиналық оқыту (Machine Learning)
Компьютерде орындалатын операциялардың жиынтығын білдіретін процедура
Деректер
Машиналық оқыту
Ерекше белгілер
Алгоритм
Машиналық оқыту компоненттері
түсінік, пікір және ой қорытындылау
оқыту, пайымдау және өзін-өзі түзету
қорғалғандық, қашықтық және қауіпсіздік
деректер, ерекше белгілер және алгоритмдер
Машиналық оқытудың мақсаты
кез келген ақпаратқа қол жеткізу
барлық төлемдерді онлайн төлеуге мүмкіндік беру
кіріс деректері бойынша нәтижені болжау
өз қолымен қойылған қолтаңбаны толық ауыстыру
Машиналық оқыту ерекшелігі
тапсырмаларды тікелей шешу
деректерді қолмен және автоматты түрде жинақтау
сұраққа нақты жауап беретін дәлме-дәл модель құру
ұқсас тапсырмалардың шешімін қолдану процесі негізінде үйренуі
Машиналық оқытудың компоненті болып табылатын ерекше белгілер қалай жіктеледі?
статикалық және динамикалық
сандық және категориялық
ішкі және сыртқы
белгіленген және белгіленбеген
Түзу сызықпен анықталған регрессия түрі
полиномиалды
жіктеу
сызықтық
ассоциация
Төменде көрсетілген формула қай функцияға сай келеді
логистикалық функция
интербелсенді функция
аналитикалық функция
белсендіру функциясы
Машиналық оқытуда өңдеу процесінің нәтижесінде пайда болатын деректер қалай аталады
кіру деректері
статикалық деректер
шығу деректері
динамикалық деректер
Қисық сызықты регрессия қалай аталады
полиномиалды
жіктеу
сызықтық
ассоциация
Ерекше белгілері көрсетілген қарапайым деректерді қолдану арқылы Машиналық оқыту түрі
Нейрожелілер
Қосымша ақпараттарды қолдану негізінде оқыту
Классикалық оқыту
Жеке оқыту
