wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Викторина по машинному обучению

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

Name
Class
Date
1.

Что такое машинное обучение?

a)

Тип компьютерной игры

b)

Способ хранения данных

c)

Метод программирования

d)

Раздел искусственного интеллекта

2.

Какой принцип лежит в основе машинного обучения?

a)

Программирование алгоритмов

b)

Сбор данных

c)

Обучение на данных

d)

Создание игр

3.

Что такое обучение с учителем?

a)

Алгоритмы работают без меток

b)

Алгоритмы не обучаются

c)

Алгоритмы получают данные с известными ответами

d)

Алгоритмы не требуют данных

4.

Какой тип обучения использует метки?

a)

Обучение без учителя

b)

Обучение с помощью игр

c)

Обучение с учителем

d)

Обучение с подкреплением

5.

Какой алгоритм используется для классификации объектов?

a)

Алгоритмы кластеризации

b)

Алгоритмы классификации

c)

Алгоритмы регрессии

d)

Алгоритмы оптимизации

6.

Что такое регрессия в машинном обучении?

a)

Группировка данных

b)

Классификация объектов

c)

Предсказание числовых значений

d)

Сбор данных

7.

Какой процесс включает в себя очистка данных?

a)

Удаление ошибок и дубликатов

b)

Анализ данных

c)

Создание моделей

d)

Сбор данных

8.

Что такое гиперпараметры?

a)

Метрики оценки

b)

Настройки модели, которые настраиваются вручную

c)

Типы данных

d)

Алгоритмы обучения

9.

Какой из следующих примеров относится к применению машинного обучения?

a)

Программирование игр

b)

Распознавание речи

c)

Создание веб-сайтов

d)

Управление базами данных

10.

Какой из следующих аспектов является тенденцией развития машинного обучения?

a)

Отказ от использования данных

b)

Снижение вычислительных мощностей

c)

Интеграция с другими технологиями

d)

Упрощение алгоритмов

11.

Что такое кластеризация?

a)

Сбор данных

b)

Предсказание числовых значений

c)

Классификация объектов

d)

Группировка похожих объектов

12.

Какой из следующих примеров относится к обучению без учителя?

a)

Распознавание речи

b)

Классификация изображений

c)

Предсказание цен

d)

Кластеризация клиентов

13.

Какой из следующих аспектов важен для оценки производительности модели?

a)

Выбор метрик

b)

Сбор данных

c)

Оптимизация гиперпараметров

d)

Создание алгоритмов

14.

Какой из следующих примеров относится к рекомендательным системам?

a)

Рекомендации товаров

b)

Анализ данных

c)

Предсказание курса валют

d)

Классификация изображений

15.

Какой из следующих аспектов является этическим вопросом в машинном обучении?

a)

Создание моделей

b)

Сбор данных

c)

Оптимизация алгоритмов

d)

Разработка с учетом этических норм