wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Викторина по машинному обучению

Total questions: 15

Worksheet time: 23mins

Name
Class
Date
1.

Что такое машинное обучение?

a)

Раздел физики

b)

Раздел математики

c)

Раздел биологии

d)

Раздел искусственного интеллекта

2.

Какой пример иллюстрирует принцип обучения с учителем?

a)

Поиск закономерностей в данных

b)

Распознавание рукописных цифр

c)

Группировка клиентов по интересам

d)

Автоматическая проверка заданий

3.

Что является основой обучения в машинном обучении?

a)

Модели

b)

Программы

c)

Данные

d)

Алгоритмы

4.

Какой принцип подразумевает, что алгоритм должен работать с новыми данными?

a)

Обучение с подкреплением

b)

Обобщение

c)

Автоматизация принятия решений

d)

Опыт через обучение

5.

Какой этап включает в себя очистку ошибок и удаление дубликатов?

a)

Тестирование

b)

Обучение модели

c)

Подготовка данных

d)

Сбор данных

6.

Какой вид машинного обучения использует входные данные и правильные ответы?

a)

Обучение с учителем

b)

Кластеризация

c)

Обучение с подкреплением

d)

Обучение без учителя

7.

Какой пример относится к обучению без учителя?

a)

Распознавание речи

b)

Рекомендации фильмов

c)

Группировка клиентов по интересам

d)

Прогноз цен на рынке

8.

Что такое обучение с подкреплением?

a)

Алгоритм учится на основе данных

b)

Алгоритм учится, получая награду или штраф

c)

Алгоритм работает с новыми данными

d)

Алгоритм запоминает примеры

9.

Какой пример применения машинного обучения относится к медицине?

a)

Рекомендации друзей

b)

Подбор рекламы для пользователей

c)

Диагностика болезней по снимкам

d)

Выявление мошеннических операций

10.

Какое преимущество машинного обучения связано с высокой скоростью?

a)

Автоматизация рутинных задач

b)

Умение находить скрытые закономерности

c)

Высокая скорость обработки информации

d)

Возможность предсказаний

11.

Какой недостаток машинного обучения связан с качеством данных?

a)

Этические вопросы

b)

Сложно объяснить решения модели

c)

Может допускать ошибки

d)

Требует больших объёмов данных

12.

Какой из следующих пунктов является перспективой развития машинного обучения?

a)

Сложные модели

b)

Более прозрачные и объяснимые модели

c)

Снижение объёмов данных

d)

Упрощение алгоритмов

13.

Какой этап включает в себя применение модели в реальной жизни?

a)

Тестирование

b)

Использование

c)

Обучение модели

d)

Сбор данных

14.

Какой пример применения машинного обучения относится к транспорту?

a)

Подбор рекламы

b)

Автоматическая проверка заданий

c)

Беспилотные автомобили

d)

Выявление мошеннических операций

15.

Какой принцип подразумевает, что алгоритм улучшает свои предсказания с ростом количества примеров?

a)

Обобщение

b)

Обучение с подкреплением

c)

Опыт через обучение

d)

Автоматизация принятия решений