wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Машиналық оқыту бойынша тест

Total questions: 89

Worksheet time: 50mins

Name
Class
Date
1.

Машиналық оқыту дегеніміз не?

a)

Үлкен деректерді жинау және сақтау процесі

b)

Жасанды интеллектіні жасау

c)

Адам бұйрығын орындайтын жүйе

d)

Мысалдардан заңдылықтарды анықтап, жаңа деректерді болжау процесі

e)

Деректерді кодтау әдісі

2.

Машиналық оқыту үлгісін әзірлеуде ең көп уақытты алатын кезең қандай?

a)

Бизнес талаптарын анықтау

b)

Деректерді жинау және дайындау

c)

Үлгіні оқыту

d)

Үлгіні сынау

e)

Үлгіні енгізу

3.

Кіріс деректері мен сынып жапсырмасы белгілі болатын тапсырма қандай оқыту түріне жатады?

a)

Бақыланатын оқыту

b)

Бақылаусыз оқыту

c)

Сүйемелдеумен оқыту

d)

Өлшемділікті азайту

e)

Қолмен белгілеу

4.

Үлгіні валидациялау дегеніміз не?

a)

Гипотезаларды жасау процесі

b)

Бастапқы деректерді талдау

c)

Үлгі болжаған мәліметтердің дұрыс жауаптарға сәйкестігін тексеру

d)

Үлгіні жаңа деректермен оқыту

e)

Үлгіні қызметке орау

5.

Төмендегі алгоритмдердің қайсысы кластерлеу тапсырмасы үшін қолданылады?

a)

Логистикалық регрессия

b)

K-means

c)

Шешім ағашы

d)

Градиентті күшейту

e)

Нейрондық желі

6.

JSON деректерін Python құрылымына түрлендіру процесі қалай аталады?

a)

Сериализация

b)

Десериализация

c)

Архивтеу

d)

Шифрлау

e)

Тазарту

7.

set() құрылымының JSON деректерімен жұмыс істеудегі басты артықшылығы неде?

a)

Кілт-мән жұбымен сақтайды

b)

Элементтер ретін сақтайды

c)

Қайталанатын мәндерді автоматты түрде алып тастайды

d)

Күрделі құрылымдарды сақтайды

e)

XML форматында өңдеуге мүмкіндік береді

8.

Excel файлын to_excel() әдісі арқылы сақтағанда не себепті index=False параметрін қолданамыз?

a)

Жазу жылдамдығын арттыру үшін

b)

Файлдың қайта жазылмауы үшін

c)

Индекстерді жеке баған ретінде сақтамау үшін

d)

Файлды ашуға мүмкіндік беру үшін

e)

Пішімдеуді сақтау үшін

9.

Сұрақ 9. Excel файлындағы барлық беттерді жүктеу үшін read_excel() функциясында қандай параметр қолданылады?

a)

sheet_all=True

b)

get_all_sheets()

c)

sheet_name=None

d)

load_sheets='*'

e)

all_sheets=True

10.

Сұрақ 10. Python құрылымын JSON пішіміне түрлендіру процесі қалай аталады?

a)

Сериализация

b)

Десериализация

c)

Архивтеу

d)

Шифрлау

e)

Тазарту

11.

Сұрақ 11. Веб-парақтарды парсинг кезінде BeautifulSoup кітапханасы қандай рөл атқарады?

a)

Веб-сайтқа HTTP сұраныстарын жібереді

b)

JSON сериализациясын орындайды

c)

HTML-құжатты талдап, қажетті тегтер мен мәтінді шығарады

d)

Деректерді жіберер алдында шифрлайды

e)

HTML-ді Excel файлына сақтайды

12.

Сұрақ 12. BeautifulSoup кітапханасында белгілі бір тегтегі барлық элементтерді табу үшін қандай әдіс қолданылады?

a)

.find()

b)

.select_one()

c)

.find_all()

d)

.search_all()

e)

.tag_all()

13.

Сұрақ 13. HTML элементтерін CSS-селекторлар арқылы іздеу үшін қандай BeautifulSoup әдісі қолданылады?

a)

.get()

b)

.attr()

c)

.css()

d)

.select()

e)

.filter_by_class()

14.

Сұрақ 14. requests кітапханасы арқылы сұраныс жібергеннен кейін response.status_code мәнін тексермесек не болуы мүмкін?

a)

Код тезірек орындалады

b)

Ештеңе болмайды — HTML әрқашан қайтарылады

c)

Сұраныс автоматты түрде қайталанады

d)

Бет жүктелмегенін байқамай қалуымыз мүмкін және парсинг қате береді

e)

BeautifulSoup қателерді автоматты түрде өңдейді

15.

<a> тегінен href атрибутының мәнін алу үшін қандай тәсіл қолданылады?

a)

a_tag.get('link')

b)

a_tag.href

c)

a_tag['href']

d)

a_tag.get_text('href')

e)

get_href(a_tag)

16.

Python тіліндегі класс дегеніміз не?

a)

Деректер сақталатын кесте

b)

Программадағы деректер базасы

c)

Функцияларды тізбектеп сақтау құралы

d)

Объектілердің қасиеттері мен әрекеттерін сипаттайтын үлгі (шаблон)

e)

Айнымалылар тізімі

17.

Класс объектісі құрылғанда автоматты түрде шақырылатын әдіс қалай аталады?

a)

__class__()

b)

initialize()

c)

start()

d)

__init__()

e)

__run__()

18.

Кластағы self дегеніміз не?

a)

Класс атының синонимі

b)

Кітапхананы шақыру құралы

c)

Ағымдағы объектіге сілтеме

d)

Арнайы айнымалы типі

e)

Әдіс атауы

19.

Егер __init__() әдісі болмаса, total_amount() әдісін шақырғанда не болады? class SalesReport:

    def total_amount(self):

        return sum(self.deals) 

report = SalesReport()

print(report.total_amount())

a)

Мәміле мәні автоматты түрде қосылады

b)

Ешқандай өзгеріс болмайды

c)

AttributeError қатесі пайда болады

d)

Объект автоматты түрде қайта құрылады

e)

Программа тоқтамай жалғасады

20.

print_report() әдісі не істейді? Код мысалы:

class SalesReport:

    def init(self, manager_name):

        self.manager_name = manager_name

        self.deals = []

    def print_report(self):

        print("Менеджер:", self.manager_name)

        print("Жалпы сатылым:", self.total_amount())

report = SalesReport("Айдос")

report.print_report()

a)

Excel файл жасайды

b)

Менеджердің атын және сатылым сомасын шығарады

c)

Клиенттер тізімін экспорттайды

d)

Деректерді JSON форматына түрлендіреді

e)

Есеп нәтижесін поштамен жібереді

21.

Kaggle платформасының басты мақсаттарының бірі қандай?

a)

Веб-сайт жасау

b)

Онлайн курстарды сату

c)

Деректерді визуализациялау

d)

Деректер ғылымы мамандарына жарыстар мен нақты жобаларда тәжірибе жасауға мүмкіндік беру

e)

Хат алмасу платформасы

22.

Kaggle платформасындағы "Ноутбуктер" бөлімінің негізгі қызметі қандай?

a)

Тек Python курстарын ұсыну

b)

Код жазуға, дайын шешімдерді көруге және өңдеуге мүмкіндік беру

c)

Деректер базасын сақтау

d)

Тек жарыстар нәтижесін көрсету

e)

Курстардан сертификат алу

23.

"Datasets" бөлімінде пайдаланушылар не істей алады?

a)

Тек басқа пайдаланушылардың пікірлерін көреді

b)

Kaggle әкімшілігімен байланысады

c)

Тек суреттерді қарап шығады

d)

Деректер жиындарын жүктейді, бөліседі және модельдерде қолданады

e)

Кодты PDF форматында сақтайды

24.

Лагранж әдісі қандай жағдайда қолданылады?

a)

Егер функцияның шешімі тек бір максимум болса

b)

Егер функция дискретті мәндер қабылдаса

c)

Егер градиентті табу мүмкін болмаса

d)

Егер функцияны шектеулермен бірге оңтайландыру қажет болса

e)

Егер тек бір айнымалы болса

25.

Градиенттің төмендеуінің негізгі идеясы қандай?

a)

Алгебралық теңдеулерді шешу

b)

Функцияның градиентіне қарсы бағытта қозғалу арқылы минимум табу

c)

Функцияны максимумға дейін көтеру

d)

Барлық мүмкін мәндерді тексеру

e)

Графикті визуализациялау

26.

Жасыту әдісі қай кезде тиімді қолданылады?

a)

Егер шектеу теңдеулері болмаса

b)

Егер модель тек сызықтық болса

c)

Егер барлық айнымалылар үздіксіз болса

d)

Егер функцияда көп жергілікті минимумдар мен дискретті айнымалылар болса

e)

Егер градиент есептелмесе

27.

Оқу жылдамдығы (learning rate) не үшін қажет?

a)

Шектеулерді есептеу үшін

b)

Әр итерацияда параметрлерді қаншалықты өзгерту керектігін анықтау үшін

c)

Нүктелер санын көбейту үшін

d)

Функцияның максимумын табу үшін

e)

Батч өлшемін таңдауға

28.

Ньютон әдісінің градиентті төмендеуден артықшылығы қандай?

a)

Барлық есептеулерді жеңілдетеді

b)

Градиентсіз жұмыс істейді

c)

Екінші туындыны (гессиан) қолданып, минимумға тезірек жақындайды

d)

Тек сызықтық функциялармен жұмыс істейді

e)

Деректерді автоматты түрде нормалдайды

29.

Стохастикалық градиенттің түсуі (SGD) әдісі немен ерекшеленеді?

a)

Ол барлық деректер бойынша градиентті есептейді

b)

Гессиан матрицасын міндетті түрде қолданады

c)

Айнымалылар тек бүтін болуы керек

d)

Градиент тек деректердің кездейсоқ бөлігі (batch) бойынша есептеледі

e)

Тек шың мәндерін табуға арналған

30.

Кластерлер арасындағы қашықтық өлшемдерін анықтамаларымен сәйкестендіріңіз:

a)

Ең жақын көрші қашықтығы Әртүрлі кластердегі объектілер арасындағы ең аз қашықтық.

b)

Ең алыс көрші қашықтығы Әртүрлі кластердегі объектілер арасындағы ең үлкен қашықтық.

c)

Центроидтық қашықтық Кластерлердің орташа мәндері (орталықтары) арасындағы қашықтық.

31.

Екі өнімнің бірге сатып алынуы олардың тәуелсіз сатып алыну ықтималдығынан қаншалықты ерекшеленетінін көрсететін метрика қалай аталады?

(a)  

32.

Классификация тапсырмаларында барлық объектілердің ішінде дұрыс жіктелгендерінің үлесін өлшейтін метрика қалай аталады?

(a)  

33.

Классификация тапсырмаларында оң (positive) деп болжанған объектілердің ішінде шынайы оң объектілердің үлесін көрсететін метрика қалай аталады?

(a)  

34.

Классификация тапсырмаларында барлық шынайы оң объектілердің ішінде дұрыс табылған оң объектілердің үлесін сипаттайтын метрика қалай аталады?

(a)  

35.

Уақыттық қатарларда деректердің ажыраты��ымдылығын арттыру үшін интерполяция қолданылатын әдіс қалай аталады?

(a)  

36.

Уақыттық қатарларда деректердің шешімділігін төмендету үшін қолданылатын әдіс қалай аталады?

(a)  

37.

Pandas кітапханасында уақыттық қатарлардың жиілігін өзгерту үшін қолданылатын әдіс қалай аталады?

(a)  

38.

Транзакцияларда екі өнімнің бірге қаншалықты жиі кездесетінін өлшейтін метрика қалай аталады?

(a)  

39.

анасында уақыттық қатарлардың жиілігін өзгерту үшін қолданылатын әдіс қалай аталады?

(a)  

40.

Транзакцияларда екі өнімнің бірге қаншалықты жиі кездесетінін өлшейтін метрика қалай аталады?

(a)  

41.

Белгілі бір өнімді сатып алғанда, екінші өнімді де сатып алу ықтималдығын сипаттайтын метрика қалай аталады?

(a)  

42.

Классификация міндеттерінде ықтималдық болжамдарының сапасын бағалау үшін қолданылатын қате функциясы қалай аталады?

(a)  

43.

Нақты сандар жиынын сыныптар бойынша ықтималдық үлестіруге түрлендіретін функция қалай аталады?

(a)  

44.

Кейбір белгілердің коэффициенттерін нөлге айналдырып, оларды таңдауға мүмкіндік беретін регуляризация түрі қалай аталады?

(a)  

45.

Белгілердің коэффициенттерін тегістеп, артық үйренуді азайтатын регуляризация түрі қалай аталады?

(a)  

46.

L1 және L2 регуляризациясының артықшылықтарын біріктіретін әдіс қалай аталады?

(a)  

47.

Шешім ағашының соңғы шешімі қабылданатын соңғы түйіндері қалай аталады?

(a)  

48.

Шешім ағаштарында объектілерді кездейсоқ бөлу кезінде қате жіктеу ықтималдығын өлшейтін критерий қалай аталады?

(a)  

49.

Алдыңғы қадамның импульсін ескере отырып, градиенттік түсу әдісін жылдамдататын әдіс қалай аталады?

(a)  

50.

Экстремумды тезірек табу үшін функцияның екінші туындысын қолданатын оңтайландыру әдісі қалай аталады? (Жауап: тек бір сөз, бос орынсыз)

(a)  

51.

Ньютон әдісінде қолданылатын функцияның екінші туындыларының матрицасы қалай аталады? (Жауап: тек бір сөз, бос орынсыз)

(a)  

52.

Төмендегі кодқа кластерлер саны үшін параметр атауын толықтырыңыз: from sklearn.cluster import KMeans k_means = KMeans( (a)   =8, init='k-means++', max_iter=300)

53.

Кодқа кездейсоқтық генераторын бекіту үшін параметр атауын толықтырыңыз: k_means = KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', max_iter=300, (a)   =42)

54.

Модельдегі кластер орталықтарының координаттарын сақтайтын атрибут атауын толықтырыңыз: centers = k_means. (a)  

55.

Гаусс қоспалар моделіндегі инициализация әдісінің параметр атауын толықтырыңыз: from sklearn.mixture import GaussianMixture em_gm = GaussianMixture(n_components=1, max_iter=100, (a)   ='kmeans')

56.

Агломеративті кластерлеу кодында кластерлерді біріктіру әдісін көрсететін параметрді толықтырыңыз: from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=ac_params['n_clusters'], (a)   ='average', connectivity=connectivity)

57.

Көрші іздеу радиусын орнататын DBSCAN параметрін толықтырыңыз: from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN( (a)   =0.5, min_samples=5)

58.

Кластеризацияның силуэт коэффициентін есептейтін функцияның атауын толықтырыңыз: score = (a)   (X=X, labels=kmeans_pred, metric='euclidean')

59.

GBMClassifier конструкторында оқыту жылдамдығының параметр атауын толықтырыңыз:

(a)  

60.

Логистикалық регрессия моделін құру үшін функция атауын толықтырыңыз: v

(a)  

61.

Случайный орман моделін құру үшін функция атауын толықтырыңыз:

(a)  

62.

Шешім ағашы моделін құру үшін функция атауын толықтырыңыз:

(a)  

63.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: үздіксіз деректер - уақыт өте келе үздіксіз тіркелетін және өзгерістерді өлшейтін деректер, мысалы, жылу детекторымен өлшенген температура.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

64.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: дискретті деректер - деректер, уақыт бойынша үздіксіз жазылып отырады, мысалы, әр секунд сайын температура тіркеледі.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

65.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: оқиға - белгілі бір уақыт сәтінде орын алатын немесе орын алмайтын жағдай, мысалы, терезенің ашылуы.

a)

Дурыс

b)

Бурыс

66.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: сызықтық интерполяция көршілес белгілі нүктелер арасын параболалық қисықпен қосады.

a)

Дурыс

b)

Бурыс

67.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: сплайндармен интерполяция кезінде нүктелер арасындағы мәндер тегіс қисықтар арқылы есептеледі.

a)

Дурыс

b)

Бурыс

68.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: forward fill әдісі белгісіз мәндерді алдыңғы белгілі мәнмен толтыру арқылы интерполяциялайды.

a)

Дурыс

b)

Бурыс

69.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: терезелік функциялар деректердің толық көлемінде емес, шектеулі аралықта (терезеде) есептеледі.

a)

f

b)

t

70.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: қарапайым жылжымалы орташа мән (SMA) соңғы мәліметтерге көбірек салмақ береді.

a)

f

b)

t

71.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: экспоненциалды жылжымалы орташа мән (EMA)

a)

f

b)

t

72.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: Фурье түрлендіруі сигналды әртүрлі жиіліктердегі синус және косинус комбинациясы түрінде көрсетуге мүмкіндік береді.

a)

f

b)

t

73.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: вейвлет түрлендіру тек стационарлық сигналдар үшін қолданылады және масштабты талдау жүргізе алмайды.

a)

f

b)

t

74.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: TSFresh кітапханасы уақыттық қатарлардан көптеген белгілерді автоматты түрде бөліп шығаруға мүмкіндік береді.

a)

t

b)

f

75.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: NNMF әдісі тек мүмкіндігінше көп белгілерді бөліп алуға бағытталған және тиімділікті ескермейді.

a)

f

b)

t

76.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: walk forward validation әдісі уақыт бойынша ілгері жылжып, оқыту және тест жиынтықтарын кезең-кезеңмен құруды қарастырады.

a)

f

b)

t

77.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: уақыттық қатарларды множественное разбиение әдісі кездейсоқ түрде бөледі, уақыттық құрылымды бұзады.

a)

t

b)

f

78.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: силуэт коэффициенті объектінің өз кластеріне басқа кластерлермен салыстырғанда қаншалықты жақсы тиесілі екенін көрсетеді.

a)

t

b)

f

79.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: силуэт коэффициенті жоғары болған сайын, объектінің өз кластеріне тиесілігі нашарлайды.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

80.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: кластерлік құрылымның бар-жоғын H-ind арқылы тексеру - деректердің топтасуға бейімділігін бағалайтын тәсіл.

a)

f

b)

t

81.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: CBOW моделі контекстік сөздер негізінде мақсатты сөзді болжайды.

a)

f

b)

t

82.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: Skip-gram моделі контексті болжау үшін барлық сөйлемді бірден өңдейді.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

83.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: Embeddings - бұл сөздерді немесе басқа объектілерді векторлық түрде бейнелеу әдісі.

4 lines
84.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: NLTK және SpaCy - кластерлеу модельдері.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

85.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз: Детерминизм - жүйенің қазіргі күйі мен динамика заңдарына сүйене отырып, оның болашақтағы жағдайын толық болжау мүмкіндігі.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

86.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз: Кездейсоқтық - барлық бастапқы шарттарды біле отырып, болашақ күйді дәл болжау әрқашан мүмкін болатындығын білдіреді.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

87.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз: Ықтималдық кеңістігі - барлық мүмкін элементарлы нәтижелер жиыны мен олардың ықтималдықтарының функциясынан тұратын құрылым.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

88.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз: Толық ықтималдық формуласы оқиғаның ықтималдығын оқиғаның бөліктерімен байланыстырылған шартты ықтималдықтар арқылы есептейді.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

89.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз: Элементарлы нәтижелердің ықтималдықтары барлық жағдайда бірдей болуы міндетті.

a)

Дұрыс

b)

Бұрыс

Similar Resources on Wayground

ББ цифрлык 1-90

90 questions

ББ цифрлык 1-90

quiz

Worksheet

•

University

Медицинские вопросы

94 questions

Медицинские вопросы

quiz

Worksheet

•

University

АКТ 1 рк

89 questions

АКТ 1 рк

quiz

Worksheet

•

University

Дәрігерлік психология тесті

94 questions

Дәрігерлік психология тесті

quiz

Worksheet

•

University

Тарих-рк

89 questions

Тарих-рк

quiz

Worksheet

•

University

Электр машиналары екінші бөлім

85 questions

Электр машиналары екінші бөлім

quiz

Worksheet

•

University

Прокуратура туралы сұрақтар

84 questions

Прокуратура туралы сұрақтар

quiz

Worksheet

•

University

Экологическое картографирование

88 questions

Экологическое картографирование

quiz

Worksheet

•

University