WorksheetsЖасанды интеллект негіздері
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
Машина оқыту дегеніміз не?
Машина оқыту - адамдардың білім алу процесі.
Машина оқыту - компьютерлердің тек бағдарламалау қабілеті.
Машина оқыту - тек ойындар үшін қолданылатын технология.
Машина оқыту - компьютерлердің деректерден үйрену қабілеті.
Нейрондық желілердің негізгі компоненттері қандай?
Кіріс қабаты, шығыс қабаты, активация функциялары.
Кіріс қабаты, шығыс қабаты, нейрондық байланыстар.
Кіріс қабаты, шығыс қабаты, деректер жиыны.
Кіріс қабаты, жасырын қабаттар, шығыс қабаты.
Табиғи тілдерді өңдеу не үшін қажет?
Табиғи тілдерді өңдеу адамдар мен компьютерлер арасындағы коммуникацияны жақсарту үшін қажет.
Табиғи тілдерді өңдеу тек мәтіндерді аудару үшін қажет.
Табиғи тілдерді өңдеу тек ғылыми зерттеулер үшін қажет.
Табиғи тілдерді өңдеу адамдардың эмоцияларын түсіну үшін қажет.
Компьютерлік көрудің негізгі міндеттері қандай?
Объектілерді тану, бейнелерді өңдеу, қозғалысты бақылау, ақпарат алу.
Бағдарламалау тілдерін үйрену
Желілік қауіпсіздік
Деректерді сақтау
Машина оқытуда қандай алгоритмдер қолданылады?
Генетикалық алгоритмдер
Сызықты регрессия, шешім ағаштары, нейрондық желілер, K-means, қолдау векторлық машиналар (SVM)
Логистикалық регрессия
Кластерлік анализ
Нейрондық желілердің жұмыс істеу принципі қандай?
Нейрондық желілер тек деректерді сақтау үшін пайдаланылады.
Нейрондық желілер ақпаратты өңдеу үшін жасанды нейрондарды пайдаланады.
Нейрондық желілер тек математикалық формулаларды қолданады.
Нейрондық желілер тек адам миының құрылымын модельдейді.
Табиғи тілдерді өңдеуде қандай әдістер бар?
Тек мәтіндерді аудару әдістері
Тек грамматикалық ережелерді қолдану
Сөздерді тек қолмен өңдеу
Табиғи тілдерді өңдеуде тілдік модельдер, сөздерді векторизациялау, синтаксистік талдау, мағына талдау, машиналық оқыту әдістері, тілдік генерация әдістері бар.
Компьютерлік көруде объектілерді тану қалай жүзеге асырылады?
Объектілерді тану тек суреттерді өңдеу арқылы жүзеге асырылады.
Объектілерді тану компьютерлік көруде машиналық оқыту және ерекшеліктерді шығару арқылы жүзеге асырылады.
Объектілерді тану тек адам бақылауымен жүзеге асырылады.
Объектілерді тану тек статистикалық әдістермен жүзеге асырылады.
Машина оқыту мен дәстүрлі бағдарламалау арасындағы айырмашылық неде?
Машина оқыту тек код жазуды қажет етеді.
Машина оқыту деректерден үйренеді, дәстүрлі бағдарламалау алдын ала анықталған ережелерге негізделеді.
Дәстүрлі бағдарламалау тек деректерді өңдейді.
Машина оқыту тек математикалық есептеулермен шектеледі.
Нейрондық желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?
Нейрондық желілердің артықшылықтары: үлкен деректермен жұмыс, күрделі үлгілерді тану, автоматтандырылған ерекшеліктерді шығару. Кемшіліктері: жоғары есептеу ресурстары, түсініксіз шешімдер, деректер сапасына тәуелділік, ұзақ оқу процесі.
Нейрондық желілердің оқу процесі өте жылдам.
Нейрондық желілердің шешімдері әрқашан түсінікті.
Нейрондық желілер тек кішкентай деректермен жұмыс істейді.
