NEW
Font size
WorksheetsВопросы по машинному обучению
Total questions: 22
Worksheet time: 11mins
Чем отличается машинное обучение от искусственного интеллекта?
Машинное обучение – это более широкая концепция, включающая искусственный интеллект.
Машинное обучение – это подмножество методов искусственного интеллекта, основанных на обучении на основе аналогичных задач.
Искусственный интеллект – это подмножество машинного обучения.
Они являются синонимами.
В чем заключается специфика методов машинного обучения?
В прямом программировании всех возможных решений.
В непосредственном решении задач без обучения.
В обучении на основе процесса применения решений аналогичных задач.
В случайном подборе решений.
Какова основная цель машинного обучения?
Хранение больших объемов данных
Прогнозирование результата по входным данным
Выполнение арифметических операций
Создание визуализаций
Что является основой машинного обучения?
Операционная система
Данные
Графический интерфейс
Сеть интернет
Какие основные составляющие включает машинное обучение?
Данные, признаки, алгоритмы
Входные данные, выходные данные, алгоритм, математическая основа
Операционная система, интернет, процессор
Графика, звук, текст
Какую роль играет алгоритм в машинном обучении?
Генерирует случайные данные
Определяет, как модель преобразует входные данные в выходные
Хранит информацию в базе данных
Управляет питанием компьютера
Какую роль играет алгоритм в машинном обучении?
Генерирует случайные данные
Определяет, как модель преобразует входные данные в выходные
Хранит информацию в базе данных
Управляет питанием компьютера
Что относится к входным данным в машинном обучении?
Предсказанные значения
Данные, подаваемые на вход модели для обучения
Ошибки алгоритма
Результаты работы модели
Почему математическая основа важна в машинном обучении?
Она помогает понять, как работает алгоритм и оптимизировать его
Она заменяет необходимость в данных
Она используется только в традиционной статистике, но не в машинном обучении
Она отвечает за хранение данных
Что относится к выходным данным в машинном обучении?
Входные признаки модели
Данные, которые алгоритм предсказывает на основе входных данных
Набор случайных чисел
Программы для анализа данных
Какой из перечисленных типов машинного обучения использует размеченные данные для обучения модели?
Обучение без учителя
Обучение с подкреплением
Обучение с учителем
Генетические алгоритмы
Какой из методов классического обучения основан на поиске шаблонов в данных без использования меток?
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Обучение с подкреплением
Обучение через имитацию
Какой из методов классического обучения основан на поиске шаблонов в данных без использования меток?
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Обучение с подкреплением
Обучение через имитацию
Какой метод обучения с родителями предполагает активное участие родителей в процессе обучения ребенка?
Автономное обучение
Наблюдательное обучение
Пассионарное обучение
Случайное обучение
Что является ключевой особенностью обоснованного обучения?
Обучение строится на случайных данных
Используется строгое логическое обоснование решений
Решения принимаются без предварительного анализа
Обучение основано на подражании поведению других
Какой метод машинного обучения чаще всего применяется в системах рекомендаций?
Обучение без учителя
Обучение с учителем
Обучение с подкреплением
Генетические алгоритмы
Какой из этапов проектирования нейронной сети является первым?
Выбор функции активации
Определение архитектуры сети
Настройка гиперпараметров
Сбор и подготовка данных
Какова основная роль функции активации в нейронной сети?
Она передает входные данные без изменений
Она добавляет случайный шум к данным
Она определяет, будет ли нейрон активирован, преобразовывая входные сигналы
Она удаляет незначимые параметры модели
Какова основная роль функции активации в нейронной сети?
Она передает входные данные без изменений
Она добавляет случайный шум к данным
Она определяет, будет ли нейрон активирован, преобразовывая входные сигналы
Она удаляет незначимые параметры модели
Какие основные компоненты входят в искусственный нейрон?
Входные данные, веса, сумматор, функция активации, выход
База данных, процессор, память
Нейронный процессор, математический калькулятор, сеть
Скрытый слой, интернет-подключение, API
Какой алгоритм чаще всего используется для обучения многослойных нейронных сетей?
Метод градиентного спуска
Двоичный поиск
Алгоритм Дейкстры
Жадные алгоритмы
Какой тип функции активации может помочь нейросети избегать проблемы затухающего градиента?
Линейная функция
Сигмоидальная функция
ReLU (Rectified Linear Unit)
Полиномиальная функция
