wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Învățarea Automată

Total questions: 13

Worksheet time: 9mins

Name
Class
Date
1.

Învățarea automată este:

a)

un subdomeniu a domeniului Inteligența artificală

b)

O metodă de rezolvare automată a problemelor complicate

c)

algoritmi bazate pe reguli deterministe

d)

algoritmi bazate pe statistică

2.

Recunoașterea imaginilor este efectuată prin metoda:

a)

de învățare supravegheată

b)

de învățare nesupravegheată

c)

de învățare cu întărire

d)

de învățarea rețelelor neuronale

3.

Invățarea cu întărire este:

a)

învățarea pe datele adnotate

b)

învățarea cu adăugarea datelor în proces de învățare

c)

învățarea prin maximizarea recompensei

d)

învățarea pe date neetichetate

4.

Care din afirmațiile acestea sunt corecte?

a)

Învățarea automată este subdomeniul inteligenței artificiale

b)

învățarea profundă este subdomeniul învățării automate

c)

învățarea automată este subdomeniul învățării profunde

d)

Învățarea profundă este subdomeniul inteligenței artificiale

5.

Datele pentru învățarea automată trebuie să fie în formă de:

a)

vectori

b)

matricii

c)

text

d)

imagini

6.

Care din enunțurile acestea sunt corecte pentru învățarea automată?

a)

Clasa este un atribut

b)

clasa este o instanță

c)

instanța are diferite atribute

d)

atributul are diferite instanțe

7.

Care din enunțurile acestea sunt corecte?

a)

datele de antrenare sunt mai voluminoase decât datele de testare

b)

datele de testare sunt mai voluminoase decât datele de antrenare

c)

datele de testare sunt o parte a datelor de antrenare

d)

datele de testare sunt diferite de cele de antrenare

8.

Care este diferența între învățarea supravegheată și nesupravegheată?

a)

Învățarea supravegheată utilizează date etichetate

b)

Învățarea nesupravegheată este efectuată de aplicații autonomi

c)

învățarea nesupravegheată nu are clase predefinite

d)

Învățarea supravegheată este testată manual

9.

Ce este backpropagation?

a)

Recalcularea erorii patratice în învățarea automată

b)

Recalcularea ponderilor legăturilor între nodurile rețelei neuronale  

c)

Trimitera valorii erorii inapoi

10.

Ce este LLM?

a)

Long Lasting Memory

b)

Large Language Models

c)

Little Language Modifications

11.

Ce este entropia?

a)

Măsura de incertitudine

b)

Măsura de informație

c)

Măsura de complexitate

d)

Măsura de probabilitate

12.

Care este rezultatul învățării automate?

a)

un model statistic a datelor

b)

o transformare a datelor

c)

un algoritm modificat

13.

Ce este modelul statistic a datelor ca rezultatul antrenării?

a)

un set de valori numerice

b)

un algoritm

c)

o matrice

d)

diagrame statistice