wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Вопросы по машинному обучению

Total questions: 61

Worksheet time: 31mins

Name
Class
Date
1.

Что такое модель?

a)

Файл с результатами обучения

b)

USB-флешка

c)

Системная ошибка

d)

Микросхема

2.

Что делает оптимизатор?

a)

Стирает память

b)

Обновляет веса модели

c)

Ускоряет мышь

d)

Настраивает экран

3.

Что такое вес в нейронной сети?

a)

Масса компьютера

b)

Параметр, который обучается

c)

Размер файла

d)

Скорость интернета

4.

Что такое тестовая выборка?

a)

Данные для проверки модели

b)

Данные для хранения файлов

c)

Данные для загрузки Windows

d)

Видеофайл

5.

Что делает softmax?

a)

Сжимает файл

b)

Преобразует числа в вероятности

c)

Перемещает файлы

d)

Создаёт музыку

6.

Что является типами машинного обучения?

a)

Обучение с учителем

b)

Обучение без учителя

c)

Разгон процессора

d)

Настройка BIOS

7.

Какие данные нужны для обучения моделей?

a)

Обучающие данные

b)

Валидационные данные

c)

Пустой файл

d)

Архив .zip

8.

Что относится к классификации?

a)

Распознавание изображений

b)

Определение темы текста

c)

Генерация музыки

d)

Уменьшение размерности

9.

Что является функциями активации?

a)

ReLU

b)

Sigmoid

c)

Softmax

d)

RMSProp

10.

Какие задачи лучше решают CNN?

a)

Анализ изображений

b)

Обнаружение объектов

c)

Кластеризация текстов

d)

Поиск ближайших соседей

11.

Какие задачи решают RNN?

a)

Обработка последовательностей

b)

Обработка текста

c)

Анализ изображений

d)

Вычисление градиента

12.

Что относится к гиперпараметрам?

a)

Learning rate

b)

Batch size

c)

Веса модели

d)

Ошибка классификации

13.

Какие есть типы данных в ИИ?

a)

Текст

b)

Изображения

c)

USB-порты

d)

Блоки питания

14.

Что делает Data Augmentation?

a)

Создаёт новые варианты данных

b)

Увеличивает разнообразие обучающего набора

c)

Удаляет данные

d)

Обнуляет веса

15.

Что используется для оценки модели?

a)

Тестовая выборка

b)

Валидационная выборка

c)

Обучающие данные

d)

Папка с картинками

16.

Какие задачи решает регрессия?

a)

Предсказание чисел

b)

Прогнозирование значений

c)

Определение класса

d)

Разбиение на группы

17.

Что может улучшить работу модели?

a)

Больше данных

b)

Более качественные данные

c)

Меньше слоёв

d)

Выключение GPU

18.

Что такое искусственный интеллект?

a)

Программа для рисования

b)

Технология, позволяющая машинам выполнять умные задачи

c)

Устройство хранения данных

d)

Вид компьютерной мыши

19.

Что такое машинное обучение?

a)

Процесс починки компьютера

b)

Обучение людей программированию

c)

Метод, при котором система учится на данных

d)

Ручное написание правил

20.

Какие данные нужны для обучения модели?

a)

Случайные числа

b)

Обучающие данные

c)

Пустой файл

d)

Только картинки

21.

Как называется задача, где нужно предсказать категорию?

a)

Регрессия

b)

Классификация

c)

Кластеризация

d)

Сортировка

22.

Что такое нейронная сеть?

a)

Сеть проводов

b)

Математическая модель, вдохновлённая мозгом

c)

Программа для интернета

d)

мозг компьютера

23.

Что делает функция активации?

a)

Ускоряет компьютер

b)

Добавляет нелинейность

c)

Уменьшает размер файла

d)

Сохраняет данные

24.

Что такое датасет?

a)

Часть процессора

b)

Набор данных

c)

Видео файл

d)

Программа

25.

Что такое эпоха?

a)

Изменение параметров мыши

b)

Один полный проход по обучающим данным

c)

Один запуск игры

d)

Режим энергосбережения

26.

Что такое точность (accuracy)?

a)

Время работы модели

b)

Количество параметров

c)

Доля правильных ответов

d)

Размер обучающего файла

27.

Какой алгоритм часто применяют для кластеризации?

a)

K-means

b)

Adam

c)

Dropout

d)

Softmax

28.

Что делает модель классификации?

a)

Компрессирует данные

b)

Делит объекты на категории

c)

Создаёт изображения

d)

Сортирует файлы

29.

Что такое переобучение (overfitting)?

a)

Брак видеокарты

b)

Слишком сложная модель, запоминающая данные

c)

Ошибка Windows

d)

Отказ нейронов

30.

Какой тип данных используют CNN?

a)

Картинки

b)

Текст

c)

Звук

d)

Таблицы

31.

Как называется слой, уменьшающий размер изображения в CNN?

a)

Dense

b)

Pooling

c)

BatchNorm

d)

Embedding

32.

Что такое обучение с учителем?

a)

Обучение во сне

b)

Обучение с метками

c)

Обучение без данных

d)

Обучение роботов людей

33.

Что такое обучение без учителя?

a)

Обучение во сне

b)

Обучение с метками

c)

Обучение без меток

d)

Обучение роботов людей

34.

Результат классификации — это:

a)

Число

b)

Категория

c)

Видео

d)

Матрица ошибок

35.

Что делает функция потерь?

a)

Считает ошибку

b)

Удаляет модель

c)

Решает уравнения

d)

Закрывает программу

36.

Какую задачу решает регрессия?

a)

Делит объекты на классы

b)

Предсказывает числа

c)

Объединяет группы

d)

Генерирует картинки

37.

Как называется набор параметров, заданных вручную?

a)

Функции

b)

Гиперпараметры

c)

Ошибки

d)

Категории

38.

Что делает Data Augmentation?

a)

Уменьшает количество данных

b)

Увеличивает и разнообразит данные

c)

Удаляет дубликаты

d)

Сжимает изображения

39.

27. Валидационная выборка используется для:

a)

Оценки качества модели на новых данных

b)

Обучения модели

c)

Сохранения данных для тестирования

d)

Увеличения объема обучающей выборки

40.

Для чего используется валидационная выборка?

a)

Для тестирования видео

b)

Для проверки качества модели во время обучения

c)

Для хранения данных

d)

Для генерации текста

41.

Что делает алгоритм KNN?

a)

Ищет ближайших соседей

b)

Строит дерево

c)

Находит центры кластеров

d)

Создаёт модели

42.

Что означает термин «feature»?

a)

Признак данных

b)

Ошибка

c)

Алгоритм

d)

Устройство

43.

Для чего нужна нейронная сеть?

a)

Чтобы создать антивирус

b)

Чтобы автоматически извлекать зависимости из данных

c)

Чтобы ускорить интернет

d)

Чтобы сортировать файлы на компьютере

44.

Что относится к искусственному интеллекту?

a)

Голосовые помощники

b)

Калькулятор

c)

Компьютерное зрение

d)

USB-накопитель

45.

Что помогает бороться с переобучением?

a)

Dropout

b)

Увеличение данных (Data Augmentation)

c)

Увеличение числа параметров

d)

Перемешивание файлов

46.

Что относится к метрикам классификации?

a)

Accuracy

b)

F1-score

c)

Мегапиксели

d)

Частота процессора

47.

Какие функции относятся к функциям потерь?

a)

MSE

b)

Cross-entropy

c)

Dropout

d)

BatchNorm

48.

Что относится к оптимизаторам?

a)

Adam

b)

RMSProp

c)

Softmax

d)

K-Means

49.

Что делает softmax?

a)

Преобразует logits в вероятности

b)

Выдаёт сумму вероятностей равной 1

c)

Сжимает изображения

d)

Ускоряет обучение

50.

Что относится к обучению без учителя?

a)

Кластеризация

b)

Снижение размерности (PCA)

c)

Классификация

d)

Регрессия

51.

Что такое модель?

a)

Обученный набор весов

b)

Программа, прогнозирующая результаты

c)

Графический файл

d)

BIOS-прошивка

52.

Какие параметры обновляет оптимизатор?

a)

Веса нейронной сети

b)

Смещения (bias)

c)

Размер экрана

d)

Скорость интернета

53.

Что относится к функциям активации?

a)

Tanh

b)

Softplus

c)

Dropout

d)

SGD

54.

Что можно использовать для снижения переобучения?

a)

Early stopping

b)

L2-регуляризация

c)

Увеличение числа слоёв

d)

Уменьшение данных

55.

NLP применяется в следующих областях:

a)

Обработка естественного языка

b)

Генетика

c)

Строительство дорог

d)

Кулинария

56.

Где применяется NLP?

a)

Перевод текста

b)

Анализ настроения

c)

Распознавание изображений

d)

Кластеризация точек

57.

Какие методы относятся к обработке изображений?

a)

Свертка (convolution)

b)

Pooling

c)

Tokenization

d)

Embedding

58.

Какие методы относятся к кластеризации?

a)

K-Means

b)

DBSCAN

c)

Adam

d)

Dropout

59.

Что может быть выходом модели классификации?

a)

Класс (метка категории)

b)

Вероятности классов

c)

Координаты на картинке

d)

Последовательность слов

60.

Что такое признаковое пространство (feature space)?

a)

Набор всех признаков

b)

Пространство, где представлены объекты в виде чисел

c)

Место хранения файлов

d)

Область экрана

61.

Что относится к предварительной обработке данных?

a)

Нормализация

b)

Кодирование категорий

c)

Обновление весов

d)

Генерация текста

Similar Resources on Wayground

Завершение Unity

58 questions

Завершение Unity

quiz

Worksheet

•

9th - 12th Grade

Python1

56 questions

Python1

quiz

Worksheet

•

2nd - 12th Grade