NEW
Font size
WorksheetsЖасанды интеллект туралы білімдер
Total questions: 12
Worksheet time: 6mins
Жасанды интеллекттің негізгі түрлері қандай?
Жасанды эмоциялық интеллект
Жасанды жалпы интеллект, Жасанды тар интеллект, Жасанды супер интеллект
Жасанды әлеуметтік интеллект
Жасанды когнитивтік интеллект
Машиналық оқыту мен дәстүрлі бағдарламалау арасындағы айырмашылық неде?
Машиналық оқыту тек үлкен деректермен жұмыс істейді.
Дәстүрлі бағдарламалау тек машиналық оқытуды қолданады.
Машиналық оқыту деректерден үйренеді, дәстүрлі бағдарламалау ережелер мен алгоритмдерге негізделеді.
Машиналық оқыту тек статистикалық модельдерге негізделеді.
Машиналық оқытудың қандай түрлері бар?
Бақыланатын, бақыланбайтын, жартылай бақыланатын, күшейтілген, трансферлік оқыту.
Супервайзинг, автоматтандырылған, нейрондық желілер
Тек бақыланатын, тек бақыланбайтын, тек күшейтілген
Классикалық, статистикалық, динамикалық
Нейрондық желілердің құрылымы қандай?
Кіріс қабаты, шығыс қабаты, тек бір жасырын қабат.
Нейрондық желілердің құрылымы: кіріс қабаты, жасырын қабаттар, шығыс қабаты.
Кіріс қабаты, шығыс қабаты, нейрондық желі жоқ.
Кіріс қабаты, тек бір жасырын қабат, шығыс қабаты.
Нейрондық желілерде қолданылатын активация функциялары қандай?
Linear Regression
K-Means Clustering
Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax, Leaky ReLU
Decision Tree
Жасанды интеллекттің қолдану салалары қандай?
Ауыл шаруашылығы, экология, спорт, өнер
Тарих, философия, саясат, әдебиет
Технология, астрономия, биология, химия
Медицина, қаржы, көлік, білім беру, өндіріс, ойын-сауық, тұтынушылық қызметтер.
Машиналық оқытуда деректерді алдын ала өңдеу не үшін қажет?
Деректерді жою үшін.
Деректердің сапасын жақсарту және модельдің тиімділігін арттыру үшін.
Модельдің жылдамдығын төмендету үшін.
Деректерді жинау үшін.
Нейрондық желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?
Нейрондық желілердің оқу процесі өте жылдам.
Нейрондық желілердің шешімдері әрқашан түсінікті.
Нейрондық желілердің артықшылықтары: үлкен деректермен жұмыс, күрделі үлгілерді тану, автоматтандырылған ерекшеліктерді шығару, жоғары дәлдік. Кемшіліктері: есептеу ресурстары, түсініксіз шешімдер, деректер сапасы, ұзақ оқу процесі.
Нейрондық желілер тек кішкентай деректермен жұмыс істейді.
Жасанды интеллекттің этикалық мәселелері қандай?
Деректердің көлемі
Ақпараттың құпиялылығы, алгоритмдердің әділдігі, жауапкершілік, автоматтандырылған шешімдердің әсері.
Алгоритмдердің жылдамдығы
Жасанды интеллекттің пайдасы
Машиналық оқытуда гиперпараметрлерді реттеу не үшін маңызды?
Гиперпараметрлерді реттеу модельдің өнімділігін жақсарту үшін маңызды.
Гиперпараметрлерді реттеу модельдің күрделілігін арттыру үшін маңызды.
Гиперпараметрлерді реттеу модельдің жылдамдығын төмендету үшін маңызды.
Гиперпараметрлерді реттеу тек деректерді алдын ала өңдеу үшін қажет.
Нейрондық желілерді оқыту процесі қалай жүреді?
Нейрондық желілер тек бір кезеңнен тұрады.
Оқыту процесі тек деректерді жинаумен шектеледі.
Модельді тексеру кезеңі жоқ.
Нейрондық желілерді оқыту деректерді жинау, модельді таңдау, оқыту, тексеру және қолдану кезеңдерінен тұрады.
Choose the term in the empty space
Neural nets
Machine learning
Artificial intelligence
Deep learning
