NEW
Font size
S
M
L
XL
Worksheets🌲 270 — 300 СҰРАҚ
Total questions: 30
Worksheet time: 15mins
Name
Class
Date
1.
Генеративті қарсылас желілерде (GAN) қандай екі желі қолданылады?
a)
Генератор және дискриминатор.
b)
Жіктеуіш және регрессор.
c)
Бақыланатын және бақылаусыз оқыту үлгілері.
d)
Желілік кластер және нейрондық классификатор.
e)
Желi болжаушысы және генераторы.
2.
Генеративті үлгілерді кескіндеу өрісінде қалай пайдалануға болады?
a)
Нақтыға ұқсас жаңа кескіндерді жасау үшін.
b)
Суреттерді санаттарға жіктеуге арналған.
c)
Суреттердің ажыратымдылығын арттыру үшін.
d)
Кескіндердің негізгі мүмкіндіктерін бөлектеу үшін.
e)
Суреттердегі объектілерді сегменттеу үшін.
3.
Құрылымы жоқ деректерден үйрену үшін қолданылатын және жаңа деректер мысалдарын жасай алатын үлгілердің атаулары қандай?
a)
Генеративті модельдер.
b)
Жіктеу үлгілері.
c)
Регрессиялық модельдер.
d)
Өлшемді азайту әдістері.
e)
Болжалды модельдер.
4.
Генеративті модельдер арқылы жаңа мәтіндерді құру дегеніміз не?
a)
Жаттығу үлгісі негізінде жаттығуға ұқсас мәтін жасау.
b)
Алдын ала анықталған санаттар негізінде мәтінді жіктеңіз.
c)
Мәтінді бір тілден екінші тілге аудару.
d)
Мәтіндегі түйінді сөздерді ерекшелейді.
e)
Мәтінді сөйлемдерге бөлу.
5.
Төмендегі мысалдардың қайсысы генеративті үлгілердің қолданбасы болып табылмайды?
a)
Электрондық поштадағы спамның жіктелуі.
b)
Жаңа кескіндерді жасаңыз.
c)
Белгілі бір автордың стиліне еліктейтін мәтіндер жасаңыз.
d)
Әйгілі композиторлардың стилінде музыка жасаңыз.
e)
Жаттығулар негізінде жаңа деректер үлгілерін жасаңыз.
6.
Генеративті модельдер контекстіндегі автокодер дегеніміз не?
a)
Сығылған көріністен деректерді қалпына келтіруді үйренетін нейрондық желі.
b)
Объектілерді жіктеуге арналған модель.
c)
Өлшемді азайту алгоритмі.
d)
Уақытты болжауға арналған модель.
e)
Деректердегі үлгілерді табу алгоритмі.
7.
Вариациялық автокодерлердің (VAE) негізгі мақсаты қандай?
a)
Нақты деректерге ұқсас таратудан жаңа деректерді жасау үшін үлгіні жаттықтырыңыз.
b)
Болашақ мәндерді реттілікпен болжау.
c)
Сипаттамалары бойынша мәліметтерді жіктеу.
d)
Болжау үшін регрессия моделін құру.
e)
Талдау үшін деректердің өлшемділігін азайтады.
8.
Жаңа деректер үлгілерін жасау арқылы генеративті модель оқу деректерінен үйренетін процесс қалай аталады?
a)
Жасау.
b)
классификациясы.
c)
Регрессия.
d)
Кластерлеу.
e)
Сегменттеу.
9.
Генеративті және дискриминативті модельдердің негізгі айырмашылығы неде?
a)
Генеративті модельдер жаңа деректерді жасайды, дискриминативті модельдер деректерді жіктейді.
b)
Дискриминативті модельдер көбірек деректерге үйретіледі.
c)
Генеративті үлгілер кішірек деректер үлгілерін пайдаланады.
d)
Генеративті үлгілер тек жіктеу үшін пайдаланылады.
e)
Дискриминативті модельдер жапсырмасыз оқытылады.
10.
Генеративті қарсылас желілерде (GAN) дискриминатордың рөлі қандай?
a)
Деректер үлгісі жасалған немесе нақты екенін бағалаңыз.
b)
Жаттығу жиыны негізінде жаңа деректерді жасаңыз.
c)
Генератор параметрлерін оңтайландыру.
d)
Белгіленген санаттар негізінде деректерді жіктеңіз.
e)
Деректердің болашақ күйін болжау.
11.
Төмендегі модельдердің қайсысы генеративті модельдерді мәтіндерге қолдану мысалы болып табылады?
a)
GPT (генеративті алдын ала дайындалған трансформатор).
b)
SVM (Векторлық машинаны қолдау).
c)
K-мағынасы.
d)
Аңғал Бейс.
e)
Сызықтық регрессия.
12.
Генеративті модельдер контекстіндегі «бақылаусыз оқыту» дегеніміз не?
a)
Жаңа мысалдарды жасау үшін белгіленбеген деректер бойынша жаттығу.
b)
Жіктеу мәселесін шешу үшін таңбаланған деректерге жаттығу.
c)
Тарихи деректер негізінде болашақ құндылықтарды болжау.
d)
Жаттығу үшін алдын ала белгілерді қолданыңыз.
e)
Қателерге негізделген модельдерді үйрену.
13.
Генеративті модель нақты деректерден ажыратылмайтын мәліметтерді жасауға әрекет ететін процесс қалай аталады?
a)
Жарыстармен жаттығу.
b)
Қатеге негізделген оқыту.
c)
Деректерді сегменттеу.
d)
Болжау.
e)
Жапсырмасыз жаттығу.
14.
Генеративті модельдер контекстіндегі дифференциалды оқыту дегеніміз не?
a)
Жасалған деректерді жақсарту үшін қате градиенті арқылы модель оқытылатын процесс.
b)
Ағымдағы деректер негізінде жаңа мәндерді болжаңыз.
c)
Объектілердің қасиеттеріне қарай жіктелуі.
d)
Жіктеуішті үйрету үшін градиенттің түсуін қолдану.
e)
Үлгінің дәлдігін бағалау.
15.
Жаттығуларға ұқсас деректердің жаңа мысалдарын жасау кезінде генеративті модель қандай мәселені шешеді?
a)
Жаттығу жиынына ұқсас статистикалық қасиеттері бар деректерді жасаңыз.
b)
Деректерді кластерлерге бөлу.
c)
Деректерді санаттарға жіктеу.
d)
Өткенге негізделген мәндерді болжау.
e)
Деректер өлшемділігін азайтыңыз.
16.
Генеративті модельдерді медицина саласында қалай қолдануға болады?
a)
Жаттығу үлгілері үшін синтетикалық медициналық кескіндерді жасау.
b)
Медициналық кескіндерді жіктеу үшін.
c)
Эпидемияны болжауға арналған.
d)
Медициналық деректердегі негізгі мүмкіндіктерді бөлектеу үшін.
e)
Регрессия үлгілерін құруға арналған.
17.
Генеративті модельдерді пайдалану үшін қандай мәселе ең тән?
a)
Жаттығу деректеріне негізделген кескіндерді немесе мәтіндерді жасаңыз.
b)
Акция бағасын болжау.
c)
Тауарларды санат бойынша жіктеу.
d)
Уақыт қатарын сегменттеу.
e)
Деректерден мүмкіндіктерді шығару.
18.
Модель генеративті модельдерді пайдалана отырып, нақты нәрсеге ұқсас кескіндерді жасайтын процесс қалай аталады?
a)
Суреттерді жасау.
b)
Кескін классификациясы.
c)
Жаңа деректерді болжау.
d)
Кескінді сегменттеу.
e)
Суреттердегі нысандарды таңдайды.
19.
Ықтималдылықты бағалау арқылы нақты өмір деректерін құру үшін модельді үйрететін тәсіл қалай аталады?
a)
Вариациялық оқыту.
b)
Сызықтық регрессия.
c)
Векторлық машинаны қолдау.
d)
Оқытуды күшейту.
e)
Градиенттің төмендеуі.
20.
Генеративті модельдерде жаңа деректерді жасау үшін үлкен деректер жиынын үйрету үшін қандай әдіс қолданылады?
a)
Терең оқыту.
b)
Желіні кластерлеу.
c)
Сызықтық регрессия әдістері.
d)
Мұғаліммен тренинг.
e)
Шешім ағашының әдістері.
21.
Генеративті модельдер музыканы жасауға қолданғанда қандай мәселені шешеді?
a)
Білім беру сияқты жаңа музыкалық шығармаларды шығару.
b)
Музыка жанрларының классификациясы.
c)
Шығарманың танымалдылығын болжау.
d)
Музыкалық шығармаларды сегменттеу.
e)
Музыкалық сипаттарды ерекшелейді.
22.
Өнер контекстіндегі Генеративті қарсыластық желілер (GANs) дегеніміз не?
a)
Жасанды өнер туындыларын жасау үшін нейрондық желілерді пайдалану.
b)
Өнердегі тенденцияларды болжау.
c)
Көркем стильдердің классификациясы.
d)
Көркем шығармаларды талдау.
e)
Өнер сапасын бағалау үшін машиналық оқытуды қолдану.
23.
Төмендегі процестердің қайсысы генеративті модельдермен жұмыс істеуге жатады?
a)
Жаңа мысалдар жасау үшін синтетикалық деректерге жаттықтыру.
b)
Нейрондық желілерді қолдану арқылы деректерді жіктеу.
c)
Деректерді жіктеу ережелерін анықтаңыз.
d)
Деректерді кластерлеуге арналған мүмкіндікті шығару.
e)
Деректердегі өзгерістерді болжау.
24.
Төмендегі тәсілдердің қайсысы жасанды интеллекттегі генеративті модельдер үшін негіз болып табылады?
a)
Қарсылас оқыту.
b)
Векторлық машинаны қолдау.
c)
Логистикалық регрессия.
d)
Кездейсоқ орман.
e)
Ең жақын көршілер әдісі.
25.
GAN сияқты генеративті үлгілердің басымды мақсаты қандай?
a)
Нақты деректерден ажыратуға болмайтын деректерді жасаңыз.
b)
Қолда бар деректер негізінде болашақ мәндерді болжау.
c)
Кластерлеуге арналған деректерді сегменттеу.
d)
Деректердегі өзгерістерді болжау.
e)
Жіктеу үшін негізгі белгілерді анықтау.
26.
Генеративті модельдерді ойын саласында қалай пайдалануға болады?
a)
Жаңа ойын деңгейлерін немесе мазмұнын жасау үшін.
b)
Ойын барысын болжау үшін.
c)
Ойын интерфейсін оңтайландыру үшін.
d)
Ойыншының әрекеттерін талдау үшін.
e)
Ойын түрлерін жіктеу.
27.
Генеративті модельдерге оқыту деректеріне негізделген жаңа деректерді жасауға не мүмкіндік береді?
a)
Ұқсас деректерді жасау үшін жаттығулар жинағын пайдаланыңыз.
b)
Ағымдағы мәндер негізінде болашақ мәндерді болжау.
c)
Деректерді алдын ала анықталған категорияларға жіктеу.
d)
Топтарды анықтау үшін деректерді кластерлеу.
e)
Деректер айнымалылары арасындағы қатынасты анықтаңыз.
28.
Төмендегілердің қайсысы жасанды интеллект саласындағы негізгі этикалық мәселе болып табылады?
a)
Жеке деректерді және құпиялылықты қорғау.
b)
Жаңа технологиялардың дамуын жеделдету.
c)
Есептеу қуатын арттыру.
d)
Алгоритмдерді оңтайландыру.
e)
Неғұрлым қуатты процессорларды әзірлеу.
29.
Жасанды интеллекттің әлеуметтік әсерін талқылауда қандай аспект маңызды?
a)
Ықтимал жұмыс қысқартулары.
b)
Экономикалық өсуді жеделдету.
c)
Еңбек өнімділігінің артуы.
d)
Өндіріс шығындарын азайту.
e)
Халық санының артуы.
30.
Жасанды интеллект контекстіндегі «цифрлық бөліну» дегеніміз не?
a)
Әр түрлі әлеуметтік топтар арасындағы AI технологиялары мен ресурстарына қол жеткізудегі айырмашылықтар.
b)
Елдер арасындағы деректерді өңдеу жылдамдығының айырмашылығы.
c)
Мәліметтердің үлкен көлемін өңдеудегі мәселелер.
d)
Білім беру мүмкіндіктерінің теңсіздігі.
e)
Жасанды интеллектті оқытуда стандарттардың болмауы.
Reset
