WorksheetsТесты по распознаванию образов и идентификации объектов
Total questions: 40
Worksheet time: 13mins
Name
Class
Date
1.
Что такое распознавание образов?
a)
Метод шифрования данных
b)
Процесс сопоставления входных данных с известными шаблонами
c)
Сжатие изображения
d)
Случайное распределение признаков
2.
Какой метод классификации основан на выборе ближайшего соседа?
a)
Метод опорных векторов
b)
Метод ближайших соседей (k-NN)
c)
Байесовский классификатор
d)
Сверточная нейросеть
3.
Как называется процесс выбора наилучших признаков для классификации?
a)
Регуляризация
b)
Аугментация
c)
Отбор признаков
d)
Кластеризация
4.
Что из нижеперечисленного относится к линейным классификаторам?
a)
Сверточная нейросеть
b)
Метод опорных векторов (SVM)
c)
K-means
d)
K-NN
5.
Какой алгоритм используется для снижения размерности признакового пространства?
a)
PCA (метод главных компонент)
b)
SVM
c)
K-NN
d)
CNN
6.
Какой из методов используется для кластеризации без учителя?
a)
SVM
b)
Байесовский классификатор
c)
K-средних (k-means)
d)
K-NN
7.
Что такое признаковое пространство?
a)
Пространство меток классов
b)
Массив изображений
c)
Математическое пространство, в котором представлены признаки объектов
d)
Параметры камеры
8.
Какой из методов относится к вероятностным классификаторам?
a)
Метод опорных векторов
b)
Байесовский классификатор
c)
PCA
d)
K-means
9.
Что такое обучающая выборка?
a)
Набор тестов
b)
Набор случайных данных
c)
Данные, используемые для обучения модели
d)
Сжатый набор признаков
10.
Какой показатель чаще всего используется для оценки качества классификатора?
a)
Энергия сигнала
b)
Частота дискретизации
c)
Точность (accuracy)
d)
Глубина сети
11.
Что такое переобучение (overfitting)?
a)
Недостаток данных
b)
Модель не может распознавать паттерны
c)
Модель слишком хорошо подогнана под обучающую выборку
d)
Ошибка ввода
12.
Как называется этап приведения признаков к одному масштабу?
a)
Регрессия
b)
Масштабирование (scaling)
c)
Квантование
d)
Модуляция
13.
Что означает термин «высокоразмерное пространство»?
a)
Пространство, занимающее много памяти
b)
Пространство с большим количеством признаков
c)
Пространство пикселей
d)
Промежуток между объектами
14.
Какой метод оценки модели используется при ограниченном объеме данных?
a)
Минимизация функции потерь
b)
Dropout
c)
Кросс-валидация
d)
Регуляризация
15.
Что такое t-SNE?
a)
Метод классификации
b)
Метод сегментации
c)
Метод визуализации многомерных данных
d)
Метод фильтрации шума
16.
Какой метод обычно применяется для бинарной классификации?
a)
K-means
b)
K-NN
c)
Логистическая регрессия
d)
PCA
17.
Что такое шум в изображении?
a)
Полезная информация
b)
Ошибочные или случайные пиксели
c)
Алгоритм распознавания
d)
Порог
18.
Какой из признаков изображения является текстурным?
a)
Цвет пикселя
b)
Средняя яркость
c)
Локальные бинарные шаблоны (LBP)
d)
Размер изображения
19.
Что из перечисленного — мера расстояния между векторами признаков?
a)
Гауссово распределение
b)
Евклидово расстояние
c)
Скалярное произведение
d)
Детерминант
20.
Что такое сегментация изображения?
a)
Удаление фона
b)
Классификация
c)
Разделение изображения на однородные области
d)
Аугментация
21.
Как называется искажение изображения при неправильном освещении?
a)
Текстура
b)
Освещенность
c)
Тень
d)
Иллюминация
22.
Какой из методов уменьшает переобучение?
a)
Увеличение количества слоев
b)
Dropout
c)
Увеличение количества эпох
d)
Сжатие признаков
23.
Что такое идентификация объектов?
a)
Определение класса объекта
b)
Обнаружение объекта
c)
Определение индивидуальности конкретного объекта
d)
Шумоподавление
24.
Что такое обучение с учителем?
a)
Обучение без использования меток классов
b)
Обучение по примерам с известными выходами
c)
Обучение без обратной связи
d)
Генерация случайных данных
25.
Что такое обучение без учителя?
a)
Обучение по размеченным данным
b)
Использование линейной регрессии
c)
Обучение на данных без меток классов
d)
Кросс-валидация
26.
Какой из методов является алгоритмом кластеризации?
a)
k-means
b)
SVM
c)
K-NN
d)
ReLU
27.
Что такое вектор признаков?
a)
Массив координат пикселей
b)
Множество классов
c)
Числовое представление свойств объекта
d)
Метаданные изображения
28.
Какой метрикой можно измерить расстояние между векторами?
a)
Свертка
b)
Гистограмма
c)
Манхэттенское расстояние
d)
Регрессия
29.
Для чего применяется метод главных компонент (PCA)?
a)
Увеличение точности
b)
Обучение модели
c)
Снижение размерности признаков
d)
Анализ ошибок
30.
Что означает термин классификация?
a)
Объединение данных
b)
Понижение разрешения
c)
Присваивание объекта к одному из классов
d)
Деление изображения на части
31.
Для чего используется нормализация признаков?
a)
Для увеличения точности
b)
Для ускорения обучения и устранения масштабных различий
c)
Для визуализации
d)
Для сохранения данных
32.
Что представляет собой обучающая модель?
a)
Случайный набор данных
b)
Файл конфигурации
c)
Алгоритм, способный делать предсказания
d)
Форма отчета
33.
Что такое обучающая эпоха?
a)
Один проход по всем данным обучающей выборки
b)
Проверка модели
c)
Тестирование модели
d)
Сжатие данных
34.
Что делает алгоритм градиентного спуска?
a)
Повышает точность
b)
Минимизирует функцию потерь
c)
Добавляет шум
d)
Изменяет масштаб
35.
Как называется процесс разметки данных?
a)
Квантование
b)
Аннотация
c)
Нормализация
d)
Регуляризация
36.
Какой алгоритм эффективно обрабатывает линейно неразделимые данные?
a)
Линейная регрессия
b)
SVM с ядром
c)
PCA
d)
k-means
37.
Какой формат чаще используется для изображений в ML?
a)
TXT
b)
CSV
c)
JPG/PNG
d)
DOCX
38.
Что такое transfer learning?
a)
Обучение без данных
b)
Перенос знаний с одной задачи на другую
c)
Удаление признаков
d)
Увеличение скорости обучения
39.
Что такое датасет?
a)
Файл настроек
b)
Список классов
c)
Набор данных, используемый для обучения и тестирования
d)
Программа
40.
Какой способ увеличивает разнообразие обучающих данных?
a)
Аугментация
b)
Регуляризация
c)
Dropout
d)
Переобучение
100 %
