WorksheetsВопросы по машинному обучению и регрессии
Total questions: 28
Worksheet time: 17mins
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Деректерді қолмен өңдеу әдісі
Компьютерлерге деректерден үйренуге мүмкіндік беретін әдістер жиынтығы
Тек бағдарламалаушыларға арналған әдіс
Тек үлкен деректермен жұмыс істейтін технология
Қандай әдіс машиналық оқытудың бөлігі болып табылады?
SQL сұраныстары
Градиентті түсу (Gradient Descent)
HTML кодтау
Операциялық жүйелерді орнату
Регрессияның негізгі мақсаты қандай?
Сандық мәндерді болжау
Категорияларды жіктеу
Деректерді шифрлеу
Деректерді визуализациялау
Қандай регрессия түрі бар?
Логистикалық регрессия
Сызықтық регрессия
Кластерлеу
Решение ағаштары
Сызықтық регрессияда қандай формула қолданылады?
y = mx + c
E = mc²
a² + b² = c²
F = ma
Машиналық оқытудың қандай негізгі түрлері бар?
Бақылаусыз оқыту
Бақылаулы оқыту
Күшейтілген оқыту
Барлығы дұрыс
Машиналық оқыту үшін деректердің қай түрі қажет?
Тек мәтіндік деректер
Тек сандық деректер
Түрлі деректер түрлері (мәтін, сан, кескін, дыбыс)
Қолмен енгізілген деректер
Регрессия модельдерінің метрикалары қандай?
RMSE (Root Mean Squared Error)
R² (Determination Coefficient)
MAE (Mean Absolute Error)
Регрессия модельдерінің метрикалары қандай?
RMSE (Root Mean Squared Error)
R² (Determination Coefficient)
MAE (Mean Absolute Error)
Барлығы дұрыс
Машиналық оқытуда модельдің асыра үйренуі (overfitting) деген не?
Модель тек оқыту деректерін жақсы үйреніп, жаңа деректерде нашар нәтиже көрсетуі
Модельдің барлық деректерді есте сақтауы
Модельдің өте жылдам жұмыс істеуі
Деректердің жетіспеушілігі
Регрессияның логистикалық регрессиядан айырмашылығы қандай?
Регрессия сандық мәндерді болжайды, логистикалық регрессия категориялық мәндерді болжайды
Логистикалық регрессия тек үлкен деректермен жұмыс істейді
Регрессия тек уақыт қатарларын болжайды
Регрессия тек сызықты модельдерді қолданады
Машиналық оқытуда деректерді бөлу қалай жүзеге асады?
100% оқыту жиыны
80% оқыту жиыны, 20% тест жиыны
50% оқыту жиыны, 50% тест жиыны
30% оқыту жиыны, 70% тест жиыны
Градиентті түсу әдісі не үшін қолданылады?
Модельдің қателігін азайту
Деректерді сақтау
Деректерді шифрлеу
Бағдарламаны тезірек орындау
Машиналық оқытуда қандай кітапханалар жиі қолданылады?
TensorFlow
Scikit-learn
PyTorch
Барлығы дұрыс
Регрессияда мультиколлинеарлық дегеніміз не?
Машиналық оқытуда қандай кітапханалар жиі қолданылады?
TensorFlow
Scikit-learn
PyTorch
Барлығы дұрыс
Регрессияда мультиколлинеарлық дегеніміз не?
Тәуелсіз айнымалылардың өзара байланысы
Тәуелсіз айнымалылардың еш байланысы жоқтығы
Деректердің дұрыс болмауы
Кездейсоқ қателіктердің болуы
Регрессияда ерекшеліктерді (features) масштабтау не үшін қажет?
Алгоритмнің тұрақты жұмыс істеуі үшін
Есептеу уақытын ұзарту үшін
Деректерді сақтау үшін
Шешім ағаштарын жақсырақ жасау үшін
Машиналық оқытудың ең басты талабы қандай?
Деректердің болуы
Жоғары жылдамдықтағы процессор
Тек үлкен көлемдегі деректер
Көп алгоритмдерді білу
Машиналық оқытуда модельді бағалау үшін қандай әдістер қолданылады?
K-fold cross-validation
Confusion matrix
MSE (Mean Squared Error)
Барлығы дұрыс
Регрессиялық модельдер қандай мәселелерді шешуге көмектеседі?
Бағалар болжау
Сатылымды болжау
Климаттық өзгерістерді болжау
Барлығы дұрыс
Қандай әдіс сызықтық емес деректер үшін жақсы жұмыс істейді?
Полиномдық регрессия
Сызықтық регрессия
Гистограмма
SQL сұраныстары
Машиналық оқытудың нақты өмірдегі қолданылу мысалы қандай?
Netflix фильмдерін ұсыну
Банктердегі несиелі
Регрессиялық модельдер қандай болжамдарға сүйенеді?
Тәуелсіз айнымалылар бір-біріне тәуелсіз болуы
Қалдықтардың нормалды таралуы
Айнымалылар арасында сызықтық байланыс болуы
Барлығы дұрыс
Қандай факторлар модельдің сапасына әсер етеді?
Деректердің сапасы
Айнымалылар саны
Алгоритмнің дұрыс таңдауы
Барлығы дұрыс
Машиналық оқытуда аутлайерлер (шығып кететін мәндер) не істейді?
Модель сапасын төмендетуі мүмкін
Модельді жақсарта алады
Деректер көлемін азайтады
Деректерді нормализациялауға көмектеседі
Регрессияда мультиколлинеарлық мәселесін шешу үшін не қолданылады?
PCA (Principal Component Analysis)
Lasso регрессиясы
Ridge регрессиясы
Барлығы дұрыс
Машиналық оқытуды қай салада қолдануға болады?
Медицина
Қаржы
Маркетинг
Барлығы дұрыс
