wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

DL Test

Total questions: 60

Worksheet time: 52mins

Name
Class
Date
1.

Какой архитектуры нейронных сетей не существует?

a)

ResNet

b)

AlexNext

c)

VGG

d)

LeNet5

2.

Какие параметры определяют модель линейной регрессии

a)

Вектор

свободных коэффициентов

b)

Вектор коэффициента наклона

c)

Зависимые переменные

d)

Независимые переменные

3.

Какой метрики качества модели машинного обучения не существует?

a)

F1 мера

b)

Accuracy

c)

Latency

d)

ROC AUC

4.

Какие типы задач решаются в классическом машинном обучении?

a)

Классификация

b)

Кластеризация

c)

Ассоциация

d)

Поиск

5.

Что такое Мультиколлинеарность?

a)

Наличие линейной зависимости между независимыми переменными

b)

Наличие полиномиальной зависимости между независимыми переменными

c)

Отсутствие линейной зависимости между независимыми переменными

d)

Отсутствие полиномиальной зависимости между независимыми переменными

6.

Что такое Регуляризация?

a)

способ предотвратить недообучение модели

b)

способ предотвратить переобучение модели

c)

один из гиперпараметров модели

d)

независимая переменная

7.

К чему в большей степени чувствителен метод SVM?

a)

к углу наклона опорного вектора

b)

к прохождению гиперплоскости к исследуемым данным

c)

к длине зазора

d)

к масштабированию данных

8.

Какие функции активации для нейронных сетей вы знаете?

a)

сигмоида

b)

tanh

c)

ReLu

d)

Elu

9.

Работа в основном с какими объектами удобна в библиотеке pyTorch?

a)

с базой данных

b)

с тензорами

c)

с текстом

d)

с большими данными

10.

В каких сферах деятельности (доменах) можно применить библиотеку nltk?

a)

Sentiment Analysis

b)

Chatbots

c)

Social Media monitoring

d)

Document Analysis

11.

Выберите существующие этапы в рамках работы с текстом в NLP.

a)

Токенизация

b)

Tagging

c)

Parsing

d)

Information Extraction

12.

Что происходит в рамках этапа - Deep Learning NLP?

a)

Применение алгоритмов Data Mining для различных задач NLP

b)

Применение глубоких нейронных сетей для различных задач NLP

c)

Применение алгоритмов регрессивного анализа для различных задач NLP

d)

Применение алгоритмов прогнозирования для различных задач NLP

13.

Метод "приведение текста к нижнему регистру" к какому этапу NLP относится?

a)

Tokenization

b)

Parsing

c)

Word Sense Disambiguation

d)

Text Preprocessing

14.

Для каких целей из текста мы удаляем стоп-слова?

a)

Убрать лишний шум при последующем анализе текста в NLP

b)

Стоп слова являются неверными и мы должны их удалять

c)

Стоп слова являются лишними для алгоритмов Data Mining

d)

Стоп слова являются дополнительным стимулом для их анализа в отдельном блоке

15.

Что такое TF-IDF?

a)

Алгоритм кластеризации текста

b)

Статическая мера

c)

Нейронная сетевая модель

d)

Алгоритм Data Mining

16.

Какие плюсы у векторизация текста Word2Vec?

a)

улавливает семантические и синтаксические отношения между словами

b)

прост в понимании и имплементации

c)

обучение требует значительно меньше времени

d)

хорошо работает для задач поиска документов

17.

Какие два основных подхода лежат в основе векторного представления текста Word2Vec ?

a)

CBOW

(Continuous Bag of Words)

b)

IDF мера

c)

Skip-gram

d)

Neural Network

18.

Какой основной плюс у ELMo (Embeddings from Language Models) ?

a)

улучшает обычные методы векторного представления слов

b)

использует ChatGPT для распознования контекста

c)

использует GRU нейронные сети

d)

использует алгоритм PageRank для ранжирования текста

19.

Что такое BERT трансформер?

a)

библиотека Python, дающие простые методы обработки текста

b)

база данных, содержащая большие объемы текста

c)

трансформер, предобученный на большом корпусе текста

d)

фреймворк Python с набором библиотек и правил их использования

20.

Какую библиотеку Python используют для работы с табличными данными в Data Science?

a)

NumPy

b)

Matplotlib

c)

Pandas

d)

OpenCV

21.

Нахождение неизвестных значений функции вне интервала по имеющемуся набору известных значений - это?

a)

Классификация

b)

Линейная регрессия

c)

Экстраполяция

d)

Интерполяция

22.

Что из этого не является примером применения Computer Vision в ML?

a)

Распознавание объектов

b)

Распознавание жестов

c)

Распознавания рукописного ввода

d)

Распознавание речи

23.

Что такое "переобучение" (overfitting) в контексте машинного обучения?

a)

Модель слишком проста и не способна обобщать данные

b)

Модель идеально соответствует обучающим данным, но плохо работает на новых данных

c)

Модель никогда не обучается из-за недостаточного количества данных

d)

Модель перегрета от пересыщенности информацией

24.

На какие составляющие раскладывает ETS декомпозиция временной ряд?

(выберите верные варианты)

a)

компонент тренда

b)

интеграционный

компонент

c)

сезонный компонент

d)

остаток

25.

Какой метод вам поможет подобрать параметры модели для алгоритма SARIMA?

a)

auto_arima

b)

find_correlation

c)

auto_fit

d)

fit

26.

Для каких целей необходима библиотека tsfresh?

a)

вычисляет признаки временных

рядов

b)

обучает модель данных с минимальной ошибкой

c)

предлагает параметры модели для SARIMA

d)

подбирает эффективный алгоритм для временных рядов

27.

Что такое стационарный временной ряд?

a)

среднее значение не изменяется во времени

b)

временной ряд который имеет тренд

c)

среднее значение изменяется во времени

d)

временной ряд в котором среднее совпадает с медианой

28.

Какие фреймворки Python удобны для создания REST API

модели машинного обучения?

a)

Angular

b)

Django

c)

Flask

d)

Hibernate

29.

В основном для какой цели используется RandomForestRegressor?

a)

Для построения модели классификации

b)

Для построения модели регрессии

c)

Для определения важности признаков

d)

Для построения модели кластеризации

30.

В каких сферах деятельности (доменах) можно применить библиотеку nltk?

a)

Sentiment Analysis

b)

Chatbots

c)

Social Media monitoring

d)

Document Analysis

31.

Выберите существующие этапы в рамках работы с текстом в NLP.

a)

Токенизация

b)

Tagging

c)

Parsing

d)

Information Extraction

32.

Что происходит в рамках этапа - Deep Learning NLP?

a)

Применение алгоритмов Data Mining для различных задач NLP

b)

Применение глубоких нейронных сетей для различных задач NLP

c)

Применение алгоритмов регрессивного анализа для различных задач NLP

d)

Применение алгоритмов прогнозирования для различных задач NLP

33.

Метод "приведение текста к нижнему регистру" к какому этапу NLP относится?

a)

Tokenization

b)

Parsing

c)

Word Sense Disambiguation

d)

Text Preprocessing

34.

Для каких целей из текста мы удаляем стоп-слова?

a)

Убрать лишний шум при последующем анализе текста в NLP

b)

Стоп слова являются неверными и мы должны их удалять

c)

Стоп слова являются лишними для алгоритмов Data Mining

d)

Стоп слова являются дополнительным стимулом для их анализа в отдельном блоке

35.

Что такое TF-IDF?

a)

Алгоритм кластеризации текста

b)

Статическая мера

c)

Нейронная сетевая модель

d)

Алгоритм Data Mining

36.

Какие плюсы у векторизация текста Word2Vec?

a)

улавливает семантические и синтаксические отношения между словами

b)

прост в понимании и имплементации

c)

обучение требует значительно меньше времени

d)

хорошо работает для задач поиска документов

37.

Какие два основных подхода лежат в основе векторного представления текста Word2Vec ?

a)

CBOW

(Continuous Bag of Words)

b)

IDF мера

c)

Skip-gram

d)

Neural Network

38.

Какой основной плюс у ELMo (Embeddings from Language Models) ?

a)

улучшает обычные методы векторного представления слов

b)

использует ChatGPT для распознования контекста

c)

использует GRU нейронные сети

d)

использует алгоритм PageRank для ранжирования текста

39.

Что такое BERT трансформер?

a)

библиотека Python, дающие простые методы обработки текста

b)

база данных, содержащая большие объемы текста

c)

трансформер, предобученный на большом корпусе текста

d)

фреймворк Python с набором библиотек и правил их использования

40.

Какой архитектуры нейронных сетей не существует?

a)

ResNet

b)

AlexNext

c)

VGG

d)

LeNet5

41.

Какого процесса в Дата Аналитике не существует?

a)

Cleaning

b)

Evaluation

c)

Integration

d)

Truncating

42.

Какие алгоритмы по исследованию социальных графов и взаимосвязей web страниц существуют?

a)

HITS

b)

PageRank

c)

SALSA

d)

Google Dance

43.

Какую тему в данный момент мы проходим по курсу лекций? :)

a)

Linear Regression

b)

RNN-LTSM

c)

Word2Vec

d)

LLM модели

44.

По какому обычно закону распределения распределены данные?

a)

Распределение Кристофенсона

b)

Нормальное распределение

c)

Равномерное распределение

d)

Распределение Пуассона

45.

Какие параметры определяют модель линейной регрессии

a)

Вектор

свободных коэффициентов

b)

Вектор коэффициента наклона

c)

Зависимые переменные

d)

Независимые переменные

46.

Какой метрики качества модели машинного обучения не существует?

a)

F1 мера

b)

Accuracy

c)

Latency

d)

ROC AUC

47.

Какие типы задач решаются в классическом машинном обучении?

a)

Классификация

b)

Кластеризация

c)

Ассоциация

d)

Поиск

48.

Что такое Мультиколлинеарность?

a)

Наличие линейной зависимости между независимыми переменными

b)

Наличие полиномиальной зависимости между независимыми переменными

c)

Отсутствие линейной зависимости между независимыми переменными

d)

Отсутствие полиномиальной зависимости между независимыми переменными

49.

Что такое Регуляризация?

a)

способ предотвратить недообучение модели

b)

способ предотвратить переобучение модели

c)

один из гиперпараметров модели

d)

независимая переменная

50.

К чему в большей степени чувствителен метод SVM?

a)

к углу наклона опорного вектора

b)

к прохождению гиперплоскости к исследуемым данным

c)

к длине зазора

d)

к масштабированию данных

51.

Какие задачи решает метод "Дерево решений"?

a)

Классификация

b)

Скраппинг

c)

Регрессия

d)

Майнинг

52.

Какого алгоритма для метода "Дерево решений" не существует?

a)

ID3

b)

C4.5

c)

CART

d)

PageRank

53.

Какую задачу решает алгоритм Principal Component Analysis?

a)

Классификации данных

b)

Неточный поиск данных

c)

Точный поиск данных

d)

Уменьшение размерности данных

54.

Какие виды расстояний между объектами вы знаете?

a)

Евклидово расстояние

b)

Расстояние Манхэттена

c)

Энтропное Расстояние

d)

Расстояние Чебышева

55.

С какого шага начинается алгоритм k-means?

a)

Пересчитывается центр самого приоритетного кластера

b)

произвольно выбираются центры кластеров k точек

c)

Пересчитывается центр каждого кластера

d)

произвольно выбираются центры кластеров k-2 точек

56.

Какие виды алгоритмов существуют для метода "Иерархической кластеризации"?

a)

Нисходящие алгоритмы

b)

Прямые алгоритмы

c)

Восходящие алгоритмы

d)

Косвенные алгоритмы

57.

Какие ансамбли моделей машинного обучения вы знаете?

a)

Стекинг

b)

Форматтинг

c)

Бэггинг

d)

Бустинг

58.

Какие функции активации для нейронных сетей вы знаете?

a)

сигмоида

b)

tanh

c)

ReLu

d)

Elu

59.

Работа в основном с какими объектами удобна в библиотеке pyTorch?

a)

с базой данных

b)

с тензорами

c)

с текстом

d)

с большими данными

60.

Что такое Автокодировщики в нейронных сетях?

a)

Специальная архитектура искусственных нейронных сетей

b)

Способ преобразования данных

c)

Способ трансформации данных

d)

Способ применения масштабирования к данным

Similar Resources on Wayground

Тестовые вопросы по базам данных и SQL

64 questions

Тестовые вопросы по базам данных и SQL

quiz

Worksheet

•

University

Page 1

64 questions

Page 1

quiz

Worksheet

•

University

Нейрондық желілер және деректердің құпиялылығы

56 questions

Нейрондық желілер және деректердің құпиялылығы

quiz

Worksheet

•

University

Database Fundamentals Practice Questions 1

64 questions

Database Fundamentals Practice Questions 1

quiz

Worksheet

•

University