NEW
Font size
WorksheetsМашиналық оқыту және объектілерді тану бойынша тест
Total questions: 15
Worksheet time: 8mins
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Компьютердің деректер арқылы үйренуі
Тек адамға арналған оқыту
Тек статистикалық әдістер
Деректерді сақтау
k-ең жақын көршілер әдісінің артықшылықтары қандай?
Параметрсіз әдіс
Көп есептеу қуатын қажет етеді
Күрделі модель
Тек үлкен деректермен жұмыс істейді
Объектілерді тану процесінің алғашқы кезеңі қандай?
Деректерді дайындау
Кескінді анықтау
Салыстыру
Оқыту
Нейрондық желілердің қандай түрлері бар?
k-NN, SVM
MLP, CNN, RNN
Decision Tree, Random Forest
Logistic Regression, Naive Bayes
Жетекші оқытуда не беріледі?
Мысалдар мен олардың дұрыс жауабы
Тек деректер
Тек мысалдар
Тек құрылым
k-NN әдісінде жаңа объект қалай жіктеледі?
Случайлы түрде
Ең жақын көршілерінің категориясына қарай
Тек статистикалық әдіспен
Тек нейрондық желілермен
Объектілерді тану үшін қандай құралдар қолданылады?
Тек Python
Тек C/C++
OpenCV, PIL, камера модульдері
Тек MATLAB
Нейрондық желілердің кемшіліктері қандай?
Тек кішкентай деректермен жұмыс істейді
Тек статикалық деректер
Қарапайымдылығы
Күрделі модельді түсіну қиын
Объектілерді тану процесінде деректер жиынтығын құрудың мақсаты не?
Кескіндерді алу
Кескіндерге таңба қою
Модельді оқыту
Нәтижені шығару
AIfES кітапханасы қандай мақсатта қолданылады?
Күрделі модельдер жасау
Микроконтроллерлерде машиналық оқыту
Тек серверлерде жұмыс істеу
Тек деректерді сақтау
Python-да объектілерді тану үшін қандай кітапханалар бар?
Тек C/C++ кітапханалары
Тек графикалық кітапханалар
OpenCV, TensorFlow, Keras
Тек статистикалық кітапханалар
Объектілерді тану процесінің соңғы кезеңі қандай?
Салыстыру және тестілеу
Деректерді дайындау
Оқыту
Кескінді анықтау
k-NN әдісінің кемшіліктері қандай?
Қарапайымдылығы
Деректерді жылдам өңдеу
Үлкен деректерде баяу жұмыс істейді
Тек кішкентай деректермен жұмыс істейді
Нейрондық желілердің артықшылықтары қандай?
Тек статикалық деректер
Автоматты түрде ерекшеліктерді анықтайды
Көп есептеу қуатын қажет етеді
Күрделі модель
Объектілерді тану процесінде қандай бағалау метрикалары қолданылады?
Тек дәлдік
Тек графикалық визуализация
Accuracy, Precision, Recall, F1-score
Тек статистикалық әдістер
