Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Soal Pilihan Ganda: Machine Learning

Total questions: 30

Worksheet time: 23mins

Name
Class
Date
1.

Apa itu Machine Learning?

a)

Pemrograman otomatis untuk semua tugas

b)

Komputer yang bekerja tanpa data

c)

Komputer belajar dari data tanpa diprogram eksplisit

d)

Aplikasi untuk pengenalan wajah

e)

Sistem berbasis suara

2.

Contoh penggunaan Machine Learning di kehidupan sehari-hari, kecuali:

a)

Google Translate

b)

Spotify

c)

Shopee

d)

Microsoft Word

e)

Joox

3.

Apa jenis Machine Learning yang menggunakan data berlabel?

a)

Unsupervised Learning

b)

Supervised Learning

c)

Reinforcement Learning

d)

Deep Learning

e)

Self Learning

4.

Jenis Machine Learning yang belajar tanpa label data disebut:

a)

Supervised Learning

b)

Reinforcement Learning

c)

Unsupervised Learning

d)

Hybrid Learning

e)

Guided Learning

5.

Langkah pertama dalam proses kerja Machine Learning adalah:

a)

Pra-pemrosesan

b)

Pelatihan model

c)

Evaluasi model

d)

Pengumpulan data

e)

Prediksi

6.

Algoritma dasar Machine Learning untuk pengelompokan data adalah:

a)

K-Nearest Neighbor

b)

Decision Tree

c)

K-Means Clustering

d)

Naive Bayes

e)

Linear Regression

7.

Apa yang dilakukan dalam tahap "melatih model"?

a)

Membuat prediksi

b)

Mengumpulkan data

c)

Memberikan data untuk pembelajaran

d)

Menghapus data yang tidak berguna

e)

Menampilkan grafik

8.

Machine Learning dapat digunakan untuk semua aplikasi berikut, kecuali:

a)

Mobil tanpa pengemudi

b)

Deteksi wajah

c)

Prediksi cuaca

d)

Penyembuhan luka otomatis

e)

Rekomendasi musik

9.

Apa itu Deep Learning?

a)

Algoritma sederhana dalam Excel

b)

Belajar dengan sedikit data

c)

Komputer belajar menggunakan jaringan saraf

d)

Sistem robot manual

e)

Metode membaca data dari file

10.

Jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network) terdiri dari:

a)

Chip komputer

b)

Neuron dan lapisan

c)

Hard drive dan RAM

d)

Sensor dan kamera

e)

Mikroprosesor

11.

Fungsi aktivasi dalam jaringan saraf digunakan untuk:

a)

Menghapus data

b)

Menduplikasi input

c)

Memberi non-linearitas pada model

d)

Menyimpan data

e)

Mengirim data ke printer

12.

Proses di mana data bergerak maju dalam jaringan disebut:

a)

Backpropagation

b)

Normalization

c)

Forward Propagation

d)

Prediction Loop

e)

Regression Flow

13.

Apa tujuan dari backpropagation?

a)

Menghapus kesalahan

b)

Menambah lapisan neuron

c)

Mengupdate bobot berdasarkan kesalahan

d)

Membuat input baru

e)

Menambahkan data baru

14.

uan dari backpropagation?

a)

Menghapus kesalahan

b)

Menambah lapisan neuron

c)

Mengupdate bobot berdasarkan kesalahan

d)

Membuat input baru

e)

Menambahkan data baru

15.

Ketika model terlalu kompleks dan hafal data pelatihan disebut:

a)

Underfitting

b)

Regularization

c)

Normal Fitting

d)

Overfitting

e)

Predictive Bias

16.

Model yang terlalu sederhana dan tidak mampu belajar disebut:

a)

Overfitting

b)

Bias High Model

c)

Underfitting

d)

Data Loss

e)

Lack of Fit

17.

Fungsi utama Artificial Neural Network adalah:

a)

Menyimpan data

b)

Menghapus noise

c)

Melakukan klasifikasi, prediksi, dan regresi

d)

Mengoptimalkan RAM

e)

Menyaring spam

18.

Data testing digunakan untuk:

a)

Melatih model

b)

Menentukan input

c)

Mengevaluasi model pada data baru

d)

Menentukan jumlah layer

e)

Menambahkan error

19.

Dalam proses pelatihan, algoritma yang digunakan untuk memperbaiki kesalahan adalah:

a)

Forward only

b)

Decision Propagation

c)

Error Learning

d)

Backpropagation

e)

Fit Matching

20.

Deep Learning sangat efektif untuk semua aplikasi berikut, kecuali:

a)

Pengolahan Bahasa Alami

b)

Kesehatan dan Diagnosa

c)

Pengenalan suara

d)

Penghitungan pajak manual

e)

Kendaraan otonom

21.

Fungsi utama dari proses training adalah:

a)

Menyusun file log

b)

Menghapus kesalahan pengguna

c)

Melatih model dengan data dan memperbaiki bobot

d)

Menyimpan output ke disk

e)

Menerjemahkan data ke teks

22.

Machine Learning adalah bagian dari:

a)

Statistik

b)

Rekayasa Perangkat Lunak

c)

Artificial Intelligence

d)

Ilmu Kimia

e)

Sistem Operasi

23.

Deep Learning memerlukan data yang:

a)

Tidak berlabel

b)

Sangat besar dan kompleks

c)

Ditulis tangan

d)

Berasal dari satelit

e)

Diperoleh dari sensor

24.

Model Deep Learning yang gagal mempelajari data disebut mengalami:

a)

Data Corruption

b)

Overfitting

c)

Underfitting

d)

Misfitting

e)

Test Crash

25.

Aplikasi yang menggunakan Deep Learning, kecuali:

a)

Netflix

b)

Face ID

c)

Mobil Tesla

d)

Kalkulator Sederhana

e)

Google Assistant

26.

Perhatikan gambar menu MIT App Inventor berikut ini!

Untuk membuat Project di MIT App Inventor menjadi sebuah file .apk yang bisa dijalankan di perangkat Android dapat dilakukan dengan cara menekan tombol menu....

a)

Projects

b)

Connect

c)

Build

d)

Setting

e)

Help

27.

Perhatikan gambar menu MIT App Inventor berikut ini!

Untuk menjalankan Aplikasi dari Project MIT App Inventor menggunakan perangkat Android tanpa harus menginstall .apk dapat dilakukan dengan cara menekan tombol sub menu AI Companion yang terdapat pada bagian menu....

a)

Projects

b)

Connect

c)

Build

d)

Setting

e)

Help

28.

Perhatikan gambar Komponen berikut ini!

Komponen btn_playlist pada Palette berada di bagian kelompok ....

a)

User Interface

b)

Layout

c)

Media

d)

Drawing and Animation

e)

Sensor

29.

Perhatikan gambar Komponen berikut ini!

Komponen HorizontalArrangement1 pada Palette berada di bagian kelompok ....

a)

User Interface

b)

Layout

c)

Media

d)

Drawing and Animation

e)

Sensor

30.

Perhatikan gambar Komponen berikut ini!

Komponen Player1 pada Palette berada di bagian kelompok ....

a)

User Interface

b)

Layout

c)

Media

d)

Drawing and Animation

e)

Sensor

Similar Resources on Wayground

Componenti del Computer

25 questions

Componenti del Computer

quiz

Worksheet

•

1st Grade - University

Soal Mid Semester PPJ

25 questions

Soal Mid Semester PPJ

quiz

Worksheet

•

11th Grade

SAS 1 Informatika 8

25 questions

SAS 1 Informatika 8

quiz

Worksheet

•

8th Grade - University

Kelas 9-Refreshing Berpikir Komputasional

25 questions

Kelas 9-Refreshing Berpikir Komputasional

quiz

Worksheet

•

9th Grade - University

3. ADMINISTRASI SISTEM JARINGAN KELAS 11

25 questions

3. ADMINISTRASI SISTEM JARINGAN KELAS 11

quiz

Worksheet

•

11th Grade

Kuis PKK Minggu Ke-2

25 questions

Kuis PKK Minggu Ke-2

quiz

Worksheet

•

11th Grade

ASESMEN SUMATIF INFORMATIKA – KELAS VII

25 questions

ASESMEN SUMATIF INFORMATIKA – KELAS VII

quiz

Worksheet

•

3rd Grade - University

Quiz tentang Data dan Informasi 9

25 questions

Quiz tentang Data dan Informasi 9

quiz

Worksheet

•

9th Grade - University