wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Нейрондық желілер туралы білімдеріңіз

Total questions: 15

Worksheet time: 11mins

Name
Class
Date
1.

Нейрондық желі дегеніміз не?

a)

Нейрондық желі - тек графикалық ақпаратты өңдеу үшін қолданылатын құрал.

b)

Нейрондық желі - ақпаратты өңдеу үшін шаблондарды қолданатын математикалық модель.

c)

Нейрондық желі - тек статистикалық мәліметтерді сақтау үшін арналған жүйе.

d)

Нейрондық желі - тек биологиялық жүйелерді модельдейтін құрылым.

2.

Нейрондық желінің негізгі компоненттері қандай?

a)

Кодтау, декодтау, шифрлау

b)

Нейрондар, қабаттар, салмақтар, активация функциялары, шығыс функциялары

c)

Деректер, модельдер, параметрлер

d)

Сигналдар, нейрондық желілер, алгоритмдер

3.

Нейрондық желілердің қандай түрлері бар?

a)

Жасанды нейрондық желілер, Конволюциялық нейрондық желілер, Рекурренттік нейрондық желілер, Генеративті қарсылас нейрондық желілер.

b)

Классификация алгоритмдері

c)

Сызықтық регрессия

d)

Деректер базасы

4.

Нейрондық желіде 'нейрон' дегеніміз не?

a)

Нейрон - бұл компьютердің процессоры.

b)

Нейрон - тек визуалды ақпаратты қабылдайтын элемент.

c)

Нейрон - ақпаратты өңдейтін негізгі элемент.

d)

Нейрон - ақпаратты сақтау үшін қолданылатын құрылғы.

5.

Нейрондық желілерді оқыту үшін қандай алгоритмдер қолданылады?

a)

Градиенттік спуск, стохастикалық градиенттік спуск (SGD), Adam, RMSprop, Adagrad.

b)

Логистикалық регрессия

c)

Сызықты классификация

d)

Кластерлеу алгоритмдері

6.

Нейрондық желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?

a)

Нейрондық желілердің оқыту уақыты өте қысқа.

b)

Нейрондық желілердің шешімдері әрқашан түсінікті.

c)

Нейрондық желілердің артықшылықтары: үлкен деректермен жұмыс, күрделі үлгілерді тану, автоматтандырылған ерекшеліктерді шығару. Кемшіліктері: жоғары есептеу ресурстары, түсініксіз шешімдер, деректердің сапасына тәуелділік, ұзақ оқыту.

d)

Нейрондық желілер тек кішкентай деректермен жұмыс істейді.

7.

Нейрондық желілерді қайда қолдануға болады?

a)

Кітап жазу, поэзия

b)

Сурет салу, мүсін жасау

c)

Тарихи зерттеулер жүргізу

d)

Компьютерлік көру, табиғи тілдерді өңдеу, дыбысты тану, медициналық диагностика, қаржылық болжамдар, ойындар, робототехника.

8.

Нейрондық желілердің архитектурасы дегеніміз не?

a)

Нейрондық желілердің архитектурасы - нейрондық желінің құрылымы мен ұйымдастырылуын сипаттайтын жүйе.

b)

Нейрондық желілердің архитектурасы - тек нейрондардың саны мен типін анықтайтын жүйе.

c)

Нейрондық желілердің архитектурасы - нейрондық желінің тек математикалық формулаларын сипаттайтын жүйе.

d)

Нейрондық желілердің архитектурасы - нейрондық желінің жұмысын тексеру әдісі.

9.

Терең оқыту (Deep Learning) дегеніміз не?

a)

Терең оқыту - нейрондық желілердің көп қабатты құрылымдарын қолданатын машиналық оқыту әдісі.

b)

Терең оқыту - тек статистикалық модельдерді зерттеу әдісі.

c)

Терең оқыту - тек бір қабатты нейрондық желілерді қолдану.

d)

Терең оқыту - адам миының жұмысын толықтай имитациялау.

10.

Нейрондық желілердің жұмыс принципі қандай?

a)

Нейрондық желілер тек математикалық формулаларды қолданады.

b)

Нейрондық желілер ақпаратты өңдеу үшін жасанды нейрондарды пайдаланады.

c)

Нейрондық желілер тек адам миының құрылымын көшіріп алады.

d)

Нейрондық желілер тек деректерді сақтау үшін пайдаланылады.

11.

Нейрондық желілердің параметрлері қандай?

a)

Сигналдар мен деректер

b)

Коэффициенттер мен параметрлер

c)

Салмақтар мен ығыстырулар

d)

Функциялар мен алгоритмдер

12.

Нейрондық желілерді бағалау үшін қандай метрикалар қолданылады?

a)

Тек қана нейрондық желілердің архитектурасы

b)

Деректерді жинау әдістері

c)

Модельді оқыту кезеңдері

d)

Дәлдік, F1-скора, AUC-ROC, орташа квадраттық қате (MSE), кросс-энтропия.

13.

Нейрондық желілердің гиперпараметрлері дегеніміз не?

a)

Гиперпараметрлер - модельдің нәтижелерін бағалау үшін қолданылатын көрсеткіштер.

b)

Нейрондық желілердің гиперпараметрлері - модельдің оқу процесін басқару үшін алдын ала анықталатын параметрлер.

c)

Гиперпараметрлер - нейрондық желілердің архитектурасын автоматты түрде анықтайтын алгоритмдер.

d)

Гиперпараметрлер - модельдің деректерін сақтау үшін қажет параметрлер.

14.

Нейрондық желілердің практикалық қолдану мысалдары қандай?

a)

Тарихи зерттеулер, философия, экология

b)

Сурет салу, музыка жазу, спорттық жарыстар

c)

Кітап жазу, саяхаттау, тамақ дайындау

d)

Компьютерлік көру, табиғи тілдерді өңдеу, медициналық диагностика, қаржылық талдау, ойындар.

15.

Нейрондық желілердің даму тарихы туралы не білесіз?

a)

Нейрондық желілер 1940 жылдардан бастап дамып, 2010 жылдардан бастап кеңінен қолданылуда.

b)

Нейрондық желілер тек 1990 жылдары ғана зерттелді.

c)

Нейрондық желілер тек 2000 жылдардан бастап пайда болды.

d)

Нейрондық желілер тек биологиялық жүйелерге негізделген.