Font size
WorksheetsВопросы по компьютерному зрению и машинному обучению
Total questions: 95
Worksheet time: 48mins
Edge detection әдістеріне қай алгоритм жатады?
Canny
ResNet
YOLO
EfficientNet
SVM
Feature extraction әдісіне жататын алгоритм:
SIFT
YOLO
R-CNN
ResNet
Pooling
Машиналық оқыту әдістеріне қайсысы жатады?
SVM, kNN
YOLO, SSD
ResNet, VGG
AlexNet, EfficientNet
Canny, Sobel
CNN-нің басты артықшылығы неде?
Белгілерді автоматты түрде үйренеді
Белгілерді қолмен енгізуді талап етеді
Жылдам емес
Шағын көлемді деректерде ғана қолданылады
Тек мәтін тануға жарайды
CNN архитектурасының негізгі қабаттарына қайсысы кіреді?
Convolutional, Pooling, Fully Connected
Input, Output, Noise
Linear, Sigmoid, Dropout
YOLO, SSD, R-CNN
Training, Testing, Validation
OpenCV кітапханасы не үшін қолданылады?
Суреттерді өңдеу, контурларды табу, сегментация жасау
Тек мәтінді аудару
Тек статистикалық талдау
Мобильді қосымшалар жасау
Деректер қорын басқару
TensorFlow және Keras не үшін қолданылады?
Нейрондық желілерді құруға
Мәліметтер қорын жасауға
Графикалық дизайнға
Web-сайт жасауға
Мәтінді редакциялауға
PyTorch қай компания әзірлеген кітапхана?
Microsoft
Amazon
Apple
Объектілерді анықтау әдістерінің мақсаты қандай?
Суреттері объектінің орнын табу
Суретті түрлі түске бояу
Тек өлшемін анықтау
Тек мәтінді оқу
Тек бейнені қысу
R-CNN әдісінің ерекшелігі неде?
Аймақтарды бөліп алып, оларды CNN арқылы классификациялайды
Тек бір объектіні ғана табады
Жылдамдығы өте жоғары
Белгілерді қолмен енгізуді қажет етеді
Тек мәтін тануға арналған
YOLO алгоритмінің басты ерекшелігі:
Бір суретке бірден болжам жасайды, жылдам жұмыс істейді
Өте баяу жұмыс істейді
Белгілерді қолмен енгізуді қажет етеді
Тек медициналық қолдануға жарайды
Тек мәтінді таниды
SSD әдісінің басты артықшылығы мынада:
Жоғары жылдамдықта деректерді оқу және жазу
Төмен баға
Көлемінің үлкендігі
Көп энергия тұтынуы
Жылдам әрі мобильді құрылғыларға ыңғайлы:
Өте баяу
Көп жад қажет етеді
Тек үлкен серверлерде ғана жұмыс істейді
Мәтінді өңдеуге арналған
Жылдам әрі мобильді құрылғыларға ыңғайлы
AlexNet архитектурасы қай жылы ұсынылды?
2012 ж.
2005 ж.
2015 ж.
2018 ж.
2020 ж.
ResNet архитектурасының басты жаңалығы:
Skip connections қолдану
Edge detection қолдану
Pooling қабатын алып тастау
API арқылы жұмыс істеу
Мобильді құрылғыға ыңғайлау
EfficientNet архитектурасының артықшылығы:
Аз параметрмен жоғары дәлдікке жетеді
Көп параметр қажет етеді
Өте баяу жұмыс істейді
Белгілерді қолмен енгізуді қажет етеді
Тек мәтін тануға арналған
Суреттерді танудың медицинадағы қолдану мысалы:
МРТ және рентген суреттерін талдау
Құжат басып шығару
Әуен шығару
Видео монтаждау
Құрылыс сызбасын жасау
Автономды көліктер суреттерді тануды не үшін қолданады?
Жаяу жүргіншілерді және жол белгілерін тану
Музыка ойнау
Көліктің жылдамдығын арттыру
Қозғалтқышты іске қосу
Суреттерді танудың артықшылықтарының бірі:
Жоғары дәлдікпен жұмыс істейді
Есептеу қуаты аз қажет етеді
Тек мәтінге ғана жарайды
Жаңа мәліметсіз жұмыс істей береді
Өте түсінікті модель
Суреттерді тану технологияларының басты қиындықтарының бірі:
Үлкен есептеу қуатын талап етеді
Өте баяу дамиды
Қолданылу аясы өте шектеулі
Мәлімет қажет емес
Модель әрқашан түсінікті
Этикалық мәселелердің бірі:
Жеке өмірге қол сұғу қаупі
Мәліметтің аздығы
Сурет сапасының төмендігі
Бағдарламаның баяулығы
Төмен жад көлемі
Болашақтағы даму бағыттарының бірі:
Explainable AI (түсіндірілүі мүмкін модельдер)
Edge detection
Sobel фильтрі
Pooling әдісі
kNN әдісі
Суреттерді тану саласының қазіргі таңдағы маңызы қандай?
Қоғамдық өмірдің түрлі салаларында инновацияларды жүзеге асыруда
Тек ойын-сауықта қолданылады
Маңызы төмен
Сирек қолданылатын технология
Тек математика пәнінде қолданылады
NLP (Natural Language Processing) негізгі мақсаты қандай?
Компьютерде бейнелерді өңдеу
Көптік хаттамаларды басқару
Графикалық интерфейс құру
Мәліметтер қорын құру
Компьютерге адам тілін түсіну және өңдеу қабілетін беру
Токенизация дегеніміз не?
Мәтінді сөздерге немесе символдарға бөлу
Мәтінді басқа тілге аудару
Мәтіннен кілт сөздерді шығару
Мәтінді кодтау
Мәтінді шифрлау
Лемматизацияның негізгі мақсаты қандай?
Сөзді морфологиялық негізде бастапқы формаға келтіру
Сөзді қысқартып жазу
Сөзді векторға айналдыру
Сөйлемді токендерге бөлу
Мәтінді кодтау
POS-tagging нені анықтайды?
Әр сөздің сөз табын
Мәтіннің тақырыбын
Сөйлемнің ұзындығын
Сөйлемнің тоналдығын
Әріптердің санын
NER (Named Entity Recognition) міндеті:
Атау тұлғаларды, ұйымдарды, жер атауларын табу
Сөздерді сөйлемге біріктіру
Сөздердің морфологиясын анықтау
Сөйлемнің грамматикалық құрылымын талдау
Тоналдықты анықтау
Bag-of-Words әдісінің басты шектеуі қандай?
Контекст жоғалады
Мәтін қысқарып кетеді
Деректерді жинақ алмайды
Нейрондық желі қолданбайды
Тек қана эмодзимен жұмыс істейді
Word2Vec әдісінің артықшылығы:
Семантикалық ұқсастықты таба алады
Контексті толық жоғалтады
Тек қысқа мәтіндерде жұмыс істейді
Сөздерді тек әліпби ретімен береді
Сөздіктермен ғана жұмыс істейді
FastText-тің ерекшелігі неде?
Сөз ішіндегі n-gram арқылы жаңа сөздермен жұмыс істей алады
Тек бір тілде ғана қолданылады
Контексті мүлдем елемейді
Сөздерді сандарға айналдырмайды
Баяу әрі тиімсіз
BERT моделі қандай ерекшелігімен танымал?
Контекстті екі бағытта да ескереді
Тек аудармада қолданылады
Тек қысқа мәтінде жұмыс істейді
Тек статистикалық әдіске негізделген
POS-tagging үшін ғана қолданылады
Transformer архитектурасының басты артықшылығы?
Self-attention арқылы ұзақ контекстті ұстай алады
Тек қысқа сөйлемдерге қолданылады
Статистикалық жиілікке негізделген
Грамматикалық ережелерге негізделген
Тек аудио деректерде жұмыс істейді
NLP үшін кеңінен қолданылатын Python кітапханасы емес:
Matplotlib
NLTK
spaCy
Hugging Face Transformers
TensorFlow
spaCy қандай мақсатта ыңғайлы?
Өндірістік NLP-пайплайн құру
Көрнекі график салу
Бейне деректерді талдау
Мәліметтер қорын жобалау
Желі архитектурасын құру
Hugging Face не ұсынады?
Алдын ала үйретілген модельдер мен деректер репозиторийі
Компьютерлік ойындар
Операциялық жүйелер
Жүйелік драйверлер
Файлдарды сығу құралдары
NLP pipeline-ның алғашқы қадамы қандай?
Деректерді жинау
Бағалау метрикаларын есептеу
Модельді fine-tune жасау
Валидация жүргізу
Тестілеу
Sentiment Analysis мақсаты:
Мәтіннің эмоцианалды тоналдығын анықтау
Мәтінді аудару
POS-tagging жасау
Сөзді векторға айналдыру
Мәтінді қысқарту
VADER әдісі қай тәсілге жатады?
Лексикондық тәсіл
TF-IDF әдісі
BERT fine-tune
Кластерлеу
Генеративті модель
TF-IDF + SVM қандай жағдайда тиімді?
Деректер жеткілікті, бірақ қарапайым модель қажет
Контексті түсіну қажет болғанда
Деректер мүлдем жоқ кезде
Жаңа сөздер жиі пайда болғанда
Иронияны тану қажет болғанда
BERT fine-tune негізгі артықшылығы:
Контекстті жақсы ұстап, жоғары дәлдік береді
Тек бір тілде жұмыс істейді
Көп есептеу қажет емес
Интернетсіз жұмыс істемейді
Деректерсіз үйренеді
Sentiment Analysis-те қиындықтардың бірі:
Сарказм мен иронияны тану
Сөздердің ұзындығын есептеу
Сөйлемдерді санап шығу
Сөйлемді токендерге бөлу
Әріптерді кішірейту
NLP-де Precision нені өлшейді?
Дұрыс позитивтердің үлесін
Барлық дұрыс классификация үлесін
Жалпы қателер санын
Жалған негативтерді
Деректер көлемін
BLEU метрикасы қай тапсырмаға тән?
Машиналық аударма
Sentiment analysis
POS-tagging
NER
TF-IDF
LIME/SHAP құралдарының мақсаты:
Модель нәтижесін түсіндіру
Мәтінді аудару
Мәтінді жинау
Сөздерді қысқарту
Тоналдықты өлшеу
DistilBERT-тің басты ерекшелігі:
Жеңілдетілген, өндірісте қолдануға тиімді
Көлемді әрі баяу
Тек бір тілмен жұмыс істейді
Контекстті ұстамайды
TF-IDF-ке негізделген
NLP болашағындағы маңызды бағыттардың бірі:
Көптілді модельдер (multilingual models)
Тек ережелік тәсілдер
Тек статистикалық әдістер
Тек лексикондық тәсілдер
Контекстті елемеу
NLP-де негізгі қиындықтардың бірі емес:
Сандықты қосу
Сарказмды түсіну
Code-mixed мәтіндер
Эмодзи талдау
Код-мешап деректер
ЖИ-дің деректерді визуализациялаудағы негізгі рөлі қандай?
Маңызды трендтерді автоматты табу және визуализацияны тездету
Қолмен диаграмма салу
Тек деректерді сақтау
Файлдарды сығу
Кестелерді автоматты түрде бояу
ЖИ визуализацияда қолданатын NL → Viz әдісінің мәні неде?
Табиғи тілді сұранысты визуал спецификациясына түрлендіру
Суретті мәтінге айналдыру
Файлды SQL форматына көшіру
Кестені автоматты сұрыптау
Мәтінді аудару
CompassQL / Voyager жобалары қандай мақсатта жасалған?
Визуал ұсыныстар жасау және деректерді зерттеуді жылдамдату
Мәтінді бейнеге айналдыру
SQL сұраныстарын оңтайландыру
Графикалық дизайн жасау
Файл форматтарын конвертациялау
Tableau Explain Data функциясының мақсаты қандай?
Деректер арасындағы ықтимал себеп-салдарды түсіндіру
Файлдарды экспорттау
SQL кодын жазу
Кесте құрылымын құру
Графикалық интерфейс орнату
Power BI Copilot-тың негізгі мүмкіндігі?
Табиғи тілді сұрауды визуал есепке айналдыру
Файлды PDF-ке экспорттау
Тек деректерді фильтрациялау
Excel кестелерін құру
Файлды жүктеу
Vega-Lite қандай технология?
Интерактивті диаграмма сипаттау грамматикасы
SQL оптимизаторы
Файлдық жүйе
Мәтіндік редактор
Желідік хаттама
Altair кітапханасы қандай мақсатта қолданылады?
Python арқылы Vega-Lite визуализациясын құру
SQL дерекқорын басқару
Файлдарды сақтау
Мәтінді аудару
Суретті тану
ЖИ қолдаулы визуализация пайплайннда алғашқы қадам қандай?
Деректерді жинау
SQL кодын жазу
Визуалды экспорттау
Файлды PDF-ке сақтау
Диаграмманы бояу
ЖИ визуалда аномалия табуда қандай әдіс қолданылады?
Change point detection және ML-based detectors
Файл шифрлау
SQL join
Hash функциясы
Файлды архивтеу
Auto-insight модельдері көбіне қандай әдістерге негізделеді?
Статистикалық тесттер мен корреляция талдауына
Мәтін аудару
Сурет классификациясы
SQL сұраныстары
Кесте сығу
Narrative generation әдісі не істейді?
Визуалды мәтін түрінде түсіндірмелер генерациялайды
SQL кодын автоматты жазады
Диаграммаларды бояйды
Файлды форматтайды
Суретті үлкейтеді
Human-in-the-loop қағидасы нені білдіреді?
Адам ұсынылған визуалды тексеріп соңғы шешім қабылдайды
ЖИ барлық шешімді автоматты қабылдайды
Адам тек деректерді енгізеді
ЖИ тек сурет салады
Адам тек нәтижені көреді
ЖИ визуалда қандай этикалық қатер бар?
Hallucination және жалған корреляциялар
Файл өлшемінің ұлғаюы
Код ұзындығының артуы
Сервер жылдамдығының төмендеуі
Жад тапшылығы
ЖИ ұсыныстарын сенімді ету үшін не қажет?
Статистикалық тесттер мен effect size есептеу
Файл форматтау
SQL сұраныстарын қысқарту
График түстерін өзгерту
Диаграммаларды көбейту
Для какой цели используется коррекция множественного тестирования?
Снизить количество ложноположительных результатов
Оптимизация SQL-кода
Объединение файлов
Оформление графика
Масштабирование диаграммы
Что такое Streamlit?
Библиотека для создания интерактивных панелей
Менеджер SQL
Архиватор файлов
Текстовый редактор
Сетевой протокол
Для чего используется платформа ObservableHQ?
Создание интерактивных веб-ноутбуков на основе D3
Оптимизация SQL
Редактирование PDF
Перевод файлов
Форматирование таблиц
В чём заключается функция explainability в визуализации ИИ?
Объяснение результата на основе статистики
Оформление диаграммы
Экспорт файлов
Сокращение SQL-кода
Создание таблицы
Что делают на этапе очистки данных?
Исправляют ошибки NaN и формата
Пишут SQL-запрос
Раскрашивают диаграмму
Архивируют файлы
Копируют текст
Auto-insight мәтін генерациясы қандай құралға ұқсайды?
Tableau Explain Data
Word редактор
Excel кестесі
SQL CLI
PowerPoint
Vega-Lite спецификациясы қай форматта жазылады?
JSON
XML
CSV
TXT
DOCX
Қай BI құралында NL → Viz функциясы бар?
Power BI Copilot
Excel
Word
Photoshop
Paint
ЖИ визуалда confidence annotation қандай рөл атқарады?
Сенім деңгейін график жанында көрсету
Диаграмма түсін өзгерту
SQL кодын жазу
Файлды архивтеу
Кестені көшіру
ЖИ көмегімен жасалған визуалды өндірісте қолданбас бұрын не істеу керек?
Адам тарапынан тексеру және валидация
Автоматты қабылдау
Файлды көшіру
SQL кодын орындау
Форматты өзгерту
Маркетингтегі ЖИ-дің басты рөлі қандай?
Тұтынушыларды тереңірек түсіну және деректерге негізделген шешім қабылдау
Жарнаманы тек дәстүрлі арналарда қолдану
Маркетингтік шығындарды көбейту
Тек өнімнің бағасын реттеу
Клиенттердің деректерін жасыру
ЖИ тұтынушыларды талдау үшін қандай деректерді қолдана алады?
Сатып алу тарихы, интернет әрекеттері, әлеуметтік желідегі посттар
Тек жалақы мөлшерін
Тек географиялық орнын
Компанияның ішкі құжаттарын
Тек жарнамалық баннерлерді
Жарнама кампанияларын оңтайландыруда ЖИ-дің артықшылығы неде?
Мақсатты аудиторияға дәл жеткізу
Жарнаманы барлық пайдаланушыларға көрсету
Жарнаманы тек газетке беру
Шығынды арттыру
Тек ішкі қызметкерлерге көрсету
Netflix-тің ЖИ негізіндегі ұсыныс жүйесі қалай жұмыс істейді?
Қолданушы көрген фильмдерге сүйеніп жаңа фильмдер ұсынады
Фильмдерді кездейсоқ таңдайды
Тек премьераларды көрсетеді
Тек ең көп қаралғандарды ұсынады
Фильмді тек ел бойынша бөледі
ЖИ арқылы сату болжамы неге негізделеді?
Маусымдық сұраныс, нарық трендтері, тұтынушы әдеттері
Тек өткен жылғы есеп
Компания басшысының шешімі
Тек өнім бағасына
Жарнамадағы түстерге
Клиенттік сервиссте ЖИ мысалы?
Чат-боттар
Қолмен жазылған хаттар
Теледидардағы жарнама
Газеттегі купондар
Факс арқылы байланыс
Predictive Analytics құралдарының басты міндеті?
Болашақтағы трендтер мен тұтынушы мінез-құлқын болжау
Компания логотипін өзгерту
Жарнама мәтінін безендіру
Сату бағасын көтеру
Жарнаманы газетке шығару
Recommendation Systems қандай мақсатта қолданылады?
Жеке ұсыныстар беру
Жарнаманы барлығына бірдей көрсету
Қоймадағы тауарды санау
Өнім бағасын автоматты қою
Клиент деректерін жасыру
Чат-боттың артықшылығы?
24/7 қызмет көрсету
Тек жұмыс уақытында жауап беру
Әр сұраққа баяу жауап беру
Қолданушыдан қосымша ақы алу
Жауап бермеу
Programmatic Advertising дегеніміз не?
Жарнаманы нақты уақытта автоматты сатып алу және орналастыру
Қолмен келісім жасау
Жарнаманы тек газетке шығару
Жарнаманы пошта арқылы тарату
Жарнаманы тек баннер түрінде беру
Sentiment Analysis негізгі мақсаты?
Әлеуметтік желідегі пікірлерден көңіл-күйді анықтау
Бағаны салыстыру
Сатылым көлемін есептеу
Жарнама шығынын есептеу
Логотип түсін таңдау
Generative AI маркетингте қайда қолданылады?
Жарнамалық мәтін, баннер, видео контент жасау
Тек деректерді сақтау
Тек қойма есебін жүргізу
Физикалық өнім өндіру
Жалақы төлеу
ЖИ маркетингтегі басты артықшылықтарының бірі?
Жеке ұсыныстар жасау
Жарнаманы барлығына бірдей тарату
Тек шығынды көбейту
Тек офлайн жарнамамен шектеу
Тек бренд атауын өзгерту
ЖИ жылдамдығының дәстүрлі маркетингтен айырмашылығы?
Деректерді бірнеше минутта өңдейді
Бір апта уақыт алады
Бір айда талдайды
Тек қолмен есептейді
Үндемейді
ЖИ маркетингте шығынды қалай азайтады?
Жарнаманы дұрыс аудиторияға бағыттау арқылы
Барлық аудиторияға көрсету арқылы
Жарнаманы қысқарту арқылы
Қымбат платформалар пайдалану арқылы
Тек баспаға шығару арқылы
ЖИ енгізудегі негізгі қиындықтардың бірі?
Деректер құпиялығы
Жарнама мәтінінің ұзындығы
Тауардың қаптамасы
Компания логотипі
Тек интернет жылдамдығы
ЖИ қателігі қандай нәтижеге әкелуі мүмкін?
Бюджетті дұрыс жұмсамауға
Сату көлемін автоматты арттыруға
Барлық тұтынушыны қанағаттандыруға
Компания беделін жақсартуға
Шығынды азайтуға
ЖИ-де бұрмалаушылық (bias) неден туындайды?
Деректер біржақты болғанда
ЖИ дұрыс жұмыс істегенде
Барлық аймақтың деректері болғанда
Сәйкес трендтер есептелгенде
Жарнама бюджетін арттырғанда
Клиент сенімін жоғалтуға не себеп болады?
Шамадан тыс бақылау
Жеке ұсыныстар жасау
Сапалы сервисті арттыру
Деректерді қорғау
Арзан жарнама
ЖИ жүйесін енгізу неліктен қымбат?
Мамандарды оқыту және техникалық инфрақұрылым қажет
Жарнама мәтіні қымбат
Тек баннер бағасы жоғары
Фильмдер лицензиясы қымбат
Логотип ауыстыру қажет
Маркетингтік науқан әзірлеудің бірінші қадамы?
Мақсат қою
Жарнама тарату
Модель құру
Контентті генерациялау
ROI есептеу
Науқан тиімділігін бағалауда қандай көрсеткіш қолданылады?
CTR, Conversion Rate, ROI
Фильмдер саны
Жарнама мәтіні ұзындығы
Компания атауы
Слоган ұзақтығы
Generative AI Coca-Cola мысалында не үшін қолданылды?
Креативті әлеуметтік желі контентін жасау үшін
Физикалық сусын рецепті ойлап табу үшін
Бренд атауын өзгерту үшін
Қойма есебін жүргізу үшін
Баға қою үшін
