NEW
Font size
WorksheetsМашинное обучение, ч1
Total questions: 10
Worksheet time: 11mins
Моделирование процесса человеческого интеллекта компьютерными системами.
Машинное обучение
Искусственный интеллект
Роботизация
Теория оптимизации
Процесс, в ходе которого система обрабатывает большое число примеров, выявляет закономерности и использует их, чтобы прогнозировать характеристики новых данных
Прокторинг
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Роботизация
Отслеживание поведения одновременно множества сдающих: нет ли «лишних» людей в кадре, нет ли «лишних» голосов в помещении, как часто сдающий отводит взгляд от монитора, не пытается ли сменить вкладку в браузере, это
Прокторинг
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Роботизация
Обработка данных может быть осуществлена несколькими способами (укажите неверный ответ).
вручную, т.е., опираясь на какие-либо знания, мы отвечаем на поставленный вопрос.
написать какую-то программу, которая будет анализировать входные данные и выдавать выходную информацию, но в самой программе есть явный алгоритм, который опирается на какие-то наши знания.
программное обучение, которое будет самостоятельно отбирать по критериям входную информацию, без вывода результатов
машинное обучение, которое отличается от первых двух способов
Область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться выполнять задачи самостоятельно
Машинное обучение
Нейрология
Робототехника
Искусственный интеллект
Математический базис машинного обучения (укажите неверный ответ)
Информатика
Теория оптимизации
Линейная алгебра
Квантовая физика
Нахождение параметров, при которых модель выдает минимальную ошибку, это
Информатика
Теория оптимизации
Линейная алгебра
Квантовая физика
Способы машинного обучения (укажите неверный ответ)
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Обучение с программой
Обучение с подкреплением
Особенность такого обучения заключается в том, что данные представлены с известными правильными ответами, т.е. данные с метками
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Обучение с частичным привлечением учителя
Обучение с подкреплением
Обучение с учителем больше всего подходит для задач …
Когда трудно извлечь из данных важные признаки или разметить все объекты
Когда имеется внушительный набор достоверных данных для обучения алгоритма
Когда нужно найти оптимальный способ достижения цели или улучшения производительности для конкретной среды
Если перед обучаемой системой стоит задача найти заранее неизвестные ответы
