NEW
Font size
WorksheetsМашинное обучение и обработка языка
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Машиналық оқыту - тек робототехниканы зерттейтін сала.
Машиналық оқыту - деректерге негізделген алгоритмдерді әзірлеумен айналысатын жасанды интеллектінің саласы.
Машиналық оқыту - адамдардың компьютерлерді қолмен оқытатын процесі.
Машиналық оқыту - физикалық машиналарды жасау әдісі.
Негізгі машиналық оқыту түрлері қандай?
Бақыланатын оқыту, Бақыланбайтын оқыту, Күшейту арқылы оқыту
Ережелер негізінде оқыту
Үлкен деректерді пайдалану арқылы оқыту
Нейрондық желілер арқылы оқыту
Не нәрсе табиғи тілдерді өңдеу (NLP)?
Табиғи тілдерді өңдеу - бұл деректер базасын басқарудың тәсілі.
Табиғи тілдерді өңдеу (NLP) - бұл компьютерлер мен адам тілінің өзара әрекеттесуін зерттейтін жасанды интеллектінің саласы.
NLP - бұл графикалық интерфейстерді жасау технологиясы.
Табиғи тілдерді өңдеу - бұл сандық деректерді талдау әдісі.
Машиналық оқыту компьютерлік көруде қалай қолданылады?
Машиналық оқыту компьютерлік көруде объектілерді тану және суреттерді классификациялау үшін қолданылады.
Машиналық оқыту тек робототехникада қолданылады.
Компьютерлік көру машиналық оқытумен байланысты емес.
Машиналық оқыту тек мәтінді өңдеу үшін қолданылады.
Назовите примеры применения NLP в повседневной жизни.
Примеры применения NLP в повседневной жизни: виртуальные ассистенты, чат-боты, услуги перевода, анализ настроений в социальных сетях, инструменты для суммирования текста.
Игры с дополненной реальностью
Системы видеонаблюдения
Роботы для уборки
Нейрондық желілер дегеніміз не?
Нейрондық желілер - бұл деректерді сақтау құрылғылары.
Нейрондық желілер - бұл графика жасау алгоритмдері.
Нейрондық желілер - бұл ойындар үшін бағдарламалық қамтамасыз ету түрі.
Нейрондық желілер - бұл деректерді өңдеу үшін мидың жұмысын имитациялайтын машиналық оқыту модельдері.
Деректердің рөлі машиналық оқытуда қандай?
Деректер машиналық оқытуда маңызды емес.
Деректер машиналық оқыту модельдерін оқыту және тестілеу үшін қажет.
Деректер тек нәтижелерді визуализациялау үшін қолданылады.
Машиналық оқыту модельдері дерексіз оқытылады.
Алгоритм классификация дегеніміз не?
Алгоритм классификация - бұл объектінің сипаттамаларына негізделген класс анықтайтын әдіс.
Алгоритм классификация - бұл деректерді алфавит бойынша сұрыптау тәсілі.
Алгоритм классификация - бұл бағдарламаның орындалу уақытын анықтайтын процесс.
Алгоритм классификация - бұл кездейсоқ сандарды жасайтын әдіс.
Деректерді машиналық оқыту үшін өңдеудің негізгі кезеңдері қандай?
Деректерді жинау, деректерді талдау, визуализация, модельді оқыту
Деректерді тазалау, белгілерді таңдау, тестілеу, орналастыру
Деректерді жинау, модельді оқыту, өнімділікті бағалау, жариялау
Деректерді жинау, деректерді тазалау, алдын ала өңдеу, белгілерді таңдау, оқыту және тестілеу жиынтығына бөлу, модельді оқыту, өнімділікті бағалау.
Машиналық оқыту контекстінде қайта оқыту дегеніміз не?
Қайта оқыту - бұл модель тек тестілік деректерде жұмыс істейтін жағдай.
Машиналық оқыту контекстінде қайта оқыту - бұл модель оқу деректеріне тым дәл бейімделіп, жаңа деректерде жақсы жұмыс істей алмайтын жағдай.
Қайта оқыту - бұл модельді жаңа деректерде жақсарту процесі.
Қайта оқыту - бұл модель оқу деректерін елемейтін жағдай.
