wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

AI Fundamentals and Machine Learning Concepts (Questions 1-16)

Total questions: 82

Worksheet time: 41mins

Name
Class
Date
1.

Инженерлік курс үшін ЖИ-дің ең дәл жұмыс анықтамасы қайсы?

a)

Ортада мақсаттық функцияны максимизациялайтын әрекеттерді таңдайтын жүйе

b)

Кез келген нейрондық желі

c)

Графикалық интерфейсі бар кез келген бағдарлама

d)

Адам эмоцияларын имитациялайтын жүйе

e)

Деректерді сұрыптау алгоритмі

2.

Интеллектуалды агент дегеніміз не?

a)

Ортаны сенсорлар арқылы қабылдап, оған актуаторлармен әсер ететін жүйе

b)

Кез келген дерекқор

c)

Тек чат-бот

d)

Енгізулері жоқ бағдарлама

e)

Тек доңғалақты робот

3.

Модельдің жалпылауы (generalization) дегеніміз не?

a)

Жаңа, бұрын көрмеген деректерге дұрыс жауап беру қабілеті

b)

Параметрлер санын көбейту

c)

Оқыту үлгілерін дәл есте сақтау қабілеті

d)

Деректер жиынынан белгілерді алып тастау

e)

Оқытуды жеделдету

4.

Артық үйрену (overfitting) — бұл…

a)

Оқыту уақытының артық болуы

b)

Модельдің жеткіліксіз икемділігі

c)

Қолдағы кез келген қате

d)

Салмақтардың кездейсоқ инициализациясы

e)

Модель оқу жиынтығындағы шуды жаттап алып, жаңа деректерде нашар жұмыс істеуі

5.

Белгісіздікті есепке алудың ең табиғи тәсілі қайсы?

a)

Ықтималдықтық және байес модельдері

b)

Ешқандай ерекшеліксіз қатаң логикалық ережелер

c)

Деректер жиынын қолмен сүзу

d)

Желідегі қабаттар санын көбейту

e)

Барлық сирек оқиғаларды жою

6.

Инференс (шығару) — бұл…

a)

Деректер жиынын жинау процесі

b)

Кітапханаларды орнату

c)

Деректерді тазалау

d)

Модель мен фактілер негізінде жауаптар/қорытындылар есептеу

e)

Гиперпараметрлерді таңдау

7.

Пікірлік логика мен предикаттар логикасының басты айырмашылығы:

a)

Екіншісі теріске шығаруды тыйым салады

b)

Біріншісі тезірек оқытылады

c)

Екеуі де бірдей өрнектілікке

d)

Біріншісі кванторлар мен айнымалыларды қолданбайды

e)

Біріншісі әрқашан ықтималдықтық

8.

Өндірістік ережелер дегеніміз:

a)

Градиентті түсу

b)

Матрицалық факторизация

c)

Регрессиялық теңдеулер жиыны

d)

Кескіндер жиыны

e)

IF_THEN ережелері плюс шығару механизмі

9.

Білімді ұсынудағы фрейм дегеніміз:

a)

Оқытудың визуализациясы

b)

«Слоттар» (өрістер) және мәндері бар құрылым, жиі әдепкілер мен мұрагерлікпен

c)

Оқыту гиперпараметрлерінің жиыны

d)

Ақиқат кестесі

e)

Кездейсоқ байланыс диаграммасы

10.

Онтология (OWL/DL) нені қолдануға арналған?

a)

Түсініктер мен қатынастардың ресми спецификациясы және автоматты шығару

b)

Тек суреттерді қысуға

c)

Деректерде шуды генерациялауға

d)

Нейрожелілерді дерексіз оқытуға

e)

ОЖ жадын басқаруға

11.

Білім графы дегеніміз не?

a)

Сайт картасы

b)

Кез келген нейрондар графы

c)

ОЖ пакеттерінің тәуелділік графы

d)

Шешімдер ағашы

e)

Нысандар мен олардың семантикалық байланыстарының графы

12.

Байес желісі — бұл:

a)

Логикалық ережелер жиыны

b)

Тек уақыттық қатарларға арналған модель

c)

Толық байланысқан қабаттар желісі

d)

Бағытталмаған корреляциялар графы

e)

Шартты тәуелділіктері бар бағытталған ацикликалық кездейсоқ айнымалылар графы

13.

Ранжирлеу/іздеуді бағалауға қай метрика лайықтырақ?

a)

IoU

b)

F1

c)

Accuracy

d)

RMSE

e)

nDCG

14.

Сирек кездесетін оң класы бар бинарлы классификация үшін ең ақпаратты метрика:

a)

ROC-AUC (әрқашан)

b)

PR-AUC (Precision–Recall AUC)

c)

R²

d)

Accuracy

e)

MSE

15.

«Деректердің ағуы» (data leakage) дегеніміз не?

a)

Диск істен шығуы салдарынан файлдардың жоғалуы

b)

Аугментациялардың болмауы

c)

Тест деректерінің оқыту/валидацияға түсуі, сапаны бұрмалайтын жағдай

d)

Өте кішкентай модель

e)

Публика деректер жиынын пайдалану

16.

k-fold кросс-валидация не үшін қолданылады?

a)

Әртүрлі бөлу кезінде жалпылау қабілетін сенімді бағалау үшін

b)

Оқытуды үнемі жеделдету үшін

c)

Байес ықтималдықтарын есептеу үшін

d)

Өздігінен гиперпараметр таңдауға

e)

Модельді әрқашан жақсырақ ету үшін

17.

Зерттеудегі бейзлайн (baseline) дегеніміз:

a)

Ықтималдық шегінің мәні

b)

Есептің міндетті емес бөлігі

c)

Кездейсоқ метрика

d)

Ең күрделі қолжетімді модель

e)

Әдістерді салыстыруға арналған қарапайым/қабылданған бастапқы нүкте

18.

ЖИ ғылым ретінде «дүниеге келу» деп қандай оқиғаны санайды?

a)

ImageNet жетістігі (2012)

b)

Интернеттің пайда болуы (1991)

c)

Персептронға сын (1969)

d)

Тьюринг тестін жариялау (1950)

e)

Дартмут конференциясы (1956)

19.

2012 жылы терең оқытудың серпілісінің басты факторы не болды?

a)

Деректерден бас тарту

b)

Тек жаңа логикалық ережелер

c)

Кішкентай модельдерге көшу

d)

Тек қолмен жасалған белгілер

e)

Үлкен деректер жиындары, GPU-дағы есептеулер және архитектуралардың (CNN) үйлесімі

20.

Күшейтіп оқытуда агент максимизациялайтын:

a)

Деректер жиынының көлемі

b)

Ортамен әрекеттесуден жиналған сыйақы

c)

Оқытудың дәлдігі

d)

Ережелер саны

e)

Орташа квадраттық қате

21.

Қайсысы білімді ұсыну моделі ЕМЕС?

a)

Градиентті түсу

b)

Семантикалық желілер

c)

Онтологиялар

d)

Фреймдер

e)

Өндірістік ережелер

22.

Фактілерден бастап, жаңа фактілерге ережелерді қолданып, мақсатқа жеткенше жүретін шығару механизмі қалай аталады?

a)

Стохастикалық шығару

b)

Мета-шығару

c)

Тікелей шығару (forward chaining)

d)

Кері шығару (backward chaining)

e)

Байес шығару

23.

Регрессия үшін тән метрика қайсы?

a)

Recall

b)

F1

c)

IoU

d)

Precision

e)

RMSE

24.

ЖИ тәжірибелерінде қайта өндірудің үздік практикаларына не кіреді?

a)

Кездейсоқ сидтерді бекіту, код/конфигурация жариялау, аппараттық/нұсқа сипаттамасын беру

b)

Тек финалдық графикті жариялау

c)

Тек Python нұсқасын көрсету

d)

Сипаттаусыз кез келген жеке деректер жиынын қолдану

e)

Деректер мен параметрлерді жасыру

25.

Кескіндерді сегментациялауды бағалауда жиі қолданылатын метрика:

a)

BLEU

b)

IoU (Intersection over Union)

c)

nDCG

d)

PR-AUC

e)

R²

26.

No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несімен ерекшеленеді?

a)

No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/бағттаулармен

b)

No-code Python талап етеді, Low-code — жоқ

c)

No-code тек оффлайн жұмыс істейді, Low-code — тек онлайн

d)

No-code — IT мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға

e)

Айырмашылығы жоқ

27.

RAG (retrieval-augmented generation) дегеніміз не?

a)

Автоматты сурет жасау

b)

Модельдерді сығу

c)

Сіздің құжаттарыңыздан іздеу жүргізіп, табылған үзінділерге сүйене отырып жауап генерациялау

d)

Инференсті жеделдету техникасы

e)

Нейрожеліні мұғаліммен оқыту әдісі

28.

RAG-тың техникалық емес тапсырмалардағы басты практикалық пайдасы:

a)

Цитаталар арқылы жауаптардың тексеріліптігі мен өзектілігін арттыру

b)

Принтерде құжаттарды тезірек басу

c)

GPU жиілігін көбейту

d)

Мәтіндегі сілтемелер санын азайту

e)

Электронды құжат айналымын толық алмастыру

29.

LLM-ді ең жақсы сипаттайтын анықтама:

a)

Хат жіберу сервисі

b)

Кестелік редактор

c)

PDF сақтайтын деректер қоры

d)

Суреттерді сығу алгоритмі

e)

Келесі токенді болжауға және мәтіндік үлгілерді жалпылауға қабілетті модель

30.

Төмендегілердің қайсысы промпттың дұрыс құрылымы?

a)

«Әдемі қылып жаса»

b)

«Иә немесе жоқ деп жауап бер»

c)

«Тыныс белгілеріңізді жаз»

d)

Роль/мақсат → контекст → дереккөздер (бар болса) → шығару форматы → критерийлер/шектеулер

e)

«Тез бірдене ойлап тап»

31.

Төмендегілердің қайсысы пайдаланушыға арналған no-code құралдарына жатпайды?

a)
b)
c)
d)
e)
32.

LLM-Ops платформасы (подсказка нұсқалары мен A/B-тесттері бар)

a)

Офис пакетінде чат-ассистент

b)

Мәлімет өрістерін шығаратын құжаттық ЖИ

c)

Кездесулердің авто-субтитрлері мен конспектілері

d)

BI-подсказкалар «деректерге сұрақтар»

33.

ЖИ контекстіндегі «Агент» дегеніміз не?

a)

Электронды пошта

b)

Берілген саясат бойынша қадамдап құралдар/сервистерді шақыра алатын ЖИ

c)

KPI кестесі

d)

Файлдарды архивтейтін модель

e)

Браузер

34.

«Галлюцинацияны» азайтудың ең жақсы тәсілі:

a)

RAG қолдану, дереккөздерге сілтемелерді талап ету және «көз жеткізбесе — айтпа» ережесін ұстану

b)

Барлық деректерді жою

c)

Бас әріптермен жазу

d)

Құжаттың қаріп өлшемін үлкейту

e)

Цитаталарды тыйым салу

35.

Қорғау саясаты жоқ ашық чат-сервистерге не жіберуге болмайды?

a)

Ауа райы

b)

Жеке деректер (PII) және құпия мәліметтер

c)

Жалпыға қолжетімді пресс-релиздер

d)

Жалпыға белгілі жаңалықтар

e)

Кітаптар тізімі

36.

ЖИ-дің офис сценарийлеріндегі экономикалық әсерін көрсететін метрика:

a)

Монитор кадр жиілігі

b)

Wi-Fi жылдамдығы

c)

Панельдегі иконкалар саны

d)

Қаріп өлшемі

e)

Құжатқа кеткен уақыт (минутпен) енгізу/қолдану алдында және кейін

37.

Құралды таңдаудың дұрыс тәсілі:

a)

Біріңғай критерийлер бойынша 2–3 шешімді «алтын жиынтық» тапсырмаларда салыстыру

b)

Дереу ең қымбат тарифті сатып алу

c)

Дос кеңесіне сүйену

d)

Тек интерфейс дизайнына қарау

e)

Барлық модельдер бірдей жауап береді деп ойлау

38.

ЖИ «техникалық емес» тапсырмаларда не істей алады?

a)

Бухгалтерияны толық алмастыру

b)

Адамсыз заңды құжаттарға қол қою

c)

Өнімдерді сертификаттау

d)

Маршрутизаторларды қолжетімсіз күйде баптау

e)

Қарапайым нұсқалар (черновик), құжаттардың түйіндемесін құру және реквизиттерді шығару

39.

Платформа таңдаудағы қауіпсіздік чек-листінде маңыздысы:

a)

Логотип түсі

b)

Шифрлау, журнал жүргізу, қолжетімділікті басқару және деректердің орналасуын бақылау

c)

Басқа елдегі бұлт міндетті

d)

Смайликтер болуы

e)

Тек мобильді қосымша

40.

Қазақ/орыс/ағылшын тілдік орта үшін сапа талабы:

a)

Қажетті тілдерді қолдауды және морфология/аудараманың дұрыстығын тексеру

b)

Локализацияны елемеу

c)

Тек ағылшын жауап сұрау

d)

Аударманы әрқашан қолмен жасау

e)

Автотүзетуді сөндіру

41.

Екі құралды объективті салыстыру үшін пайдалысы:

a)

Нәтижені тіркемей салыстыру

b)

20–50 типтік кейстен тұратын дайын жиынтық пен бірыңғай критерийлерді қолдану

c)

Кездейсоқ бір мысалды сұрау

d)

Тек бағасы бойынша салыстыру

e)

Батырмалар санына қарап бағалау

42.

Қарапайым құжат айналымын автоматтандырудың дұрыс тізбегі:

a)

Классификациялау → жою → хабарлау → жазу

b)

Пошта → өрістерді шығару → классификация/тексеру → кестеге жазу → хабарлау

c)

Хабарлау → жазу → шығару → классификациялау

d)

Жазу → хабарлау → классификациялау → шығару

e)

Хабарлау → пошта → жазу → шығару

43.

Бір вендорға тәуелді болу тәуекелін азайтудың жолы:

a)

Құжаттаманы тыйым салу

b)

Тек түнде жұмыс істеу

c)

Бэкап жасамау

d)

«Қос көз» қолдану (бірнеше провайдер) және экспорт/он-прем мүмкіндігі

e)

Барлығын бір файлда сақтау

44.

RAG-та промпт-инъекциядан қорғау тәсілі:

a)

Кез келген дереккөзге рұқсат беру

b)

Қосымшаларды тексермеу

c)

Құжаттарды сүзгіден өткізу/нормализациялау, «сенімді» дереккөздермен шектеу, маңызды әрекеттерді растау

d)

Қаріп өлшемін үлкейту

e)

Смайлик қосу

45.

Human-in-the-loop міндетті болатын жағдай: Заңдық маңызы бар хаттар мен шешімдерді жариялау

a)

Заңдық маңызы бар хаттар мен шешімдерді жариялау

b)

Істер тізімін құру

c)

Ішкі хат-хабарды аудару

d)

Постердің қарапайым нұсқасын жасау

e)

Өзіне арналған қарапайым жазаға жасау

46.

RAG-та «векторлық индекс» дегеніміз не?

a)

Шифрлау алгоритмі

b)

Пайдаланушылар кестесі

c)

Диаграмма түрі

d)

Мәтіндердің мағыналық көріністері (эмбеддингтер) бойынша жылдам іздеуге арналған құрылым

e)

Суреттер каталогы

47.

Офис сценарийлерінде ЖИ жауабының сапасына жатпайтын сипаттама:

a)

Цитаталар/сілтемелердің болуы

b)

жиілігі

c)

GPU

d)

Толықтық/дұрыстық

48.

Low-code конструкторында кафедраға арналған FAQ-бот жасау үшін қажет:

a)

Тек логотип

b)

Құжаттарды/білім базасын қосу, индексация/іздеуді баптау, цитаталары бар жауаптарды қосу

49.

Ұйымдағы ЖИ-ассистенттің басқарылуы қамтиды:

a)

Анонимдерге еркін қолжетімділік

b)

Құқықтар мен рольдер, лимиттер, подсказка/саясат нұсқалары, аудит

50.

Қай жағдайда on-prem/жеке модельдерді орналастыру ақталады?

a)

Құпиялылық, деректерді бақылау және болжамды шығын маңызды болғанда

b)

Эмодзи жиынтығы керек болғанда

51.

ЖИ-ді жауапты пайдалану принципіне жатады:

a)

Әділеттілік, құпиялылық, ашықтық және қажет жағдайда адам бақылауы

b)

Дерекөздерді жасыру

52.

Экстрактивті суммаризация дегеніміз не?

a)

Мәтіннен негізгі сөз тіркестерін/сөйлемдерді өзгеріссіз таңдау

b)

Құжатқа суреттер қосу

c)

Мәтіндегі барлық сандарды өшіру

d)

Құжатты басқа тілге толық аудару

e)

Мәтіннен тыс жаңа мәтін генерациялау

53.

Абстрактивті суммаризация дегеніміз не?

a)

Мәтінді қысқаша, бірақ мағынасын сақтап, өз сөзімен баяндау

b)

Сөйлемдерді әліпби ретімен сүрыптау

c)

Алғашқы үш абзацты өзгеріссіз көшіру

d)

Құжатты оқып, жауап бермеу

e)

Мәтіндегі сөз жиілігін есептеу

54.

Суммаризациядағы «faithfulness» (шынайлылық) нені білдіреді?

a)

Рифма және стильдің болуы

b)

Жауаптың ең үлкен ұзындығы

c)

Қорытындыдағы сөйлемдер санының аз болуы

d)

Қорытынды мазмұны дереккөзге сәйкес келуі, ойдан қоспау

e)

Түрлі түсті тақырыптардың болуы

55.

Суммаризацияны эталон бойынша бағалау үшін қандай метрика қолданылады?

a)

PSNR

b)

ROUGE

c)

IoU

d)

WER

e)

mAP

56.

Ұзақ құжатты «map-reduce» суммаризациялау дегеніміз не?

a)

Құжатты оқымай бірден сығу

b)

Құжат бөліктерін жеке-жеке қысқаша баяндап, соңында біріктіру

c)

Абзацтарды ұзындығы бойынша сұрыптау

d)

PDF файлды бұлтқа параллель жүктеу

e)

Барлық тақырыптарды өшіру

57.

RAG жүйесінде векторлық индекстің мақсаты қандай?

a)

Есеп беруде диаграммалар салу

b)

Пайдаланушы құпиясөздерін сақтау

c)

Мәтін эмбеддингтері бойынша (мағыналық векторлар) жылдам іздеу

d)

Құжаттағы сөздер санын есептеу

e)

Модельге сұраныстарды шифрлау

58.

Мәтін эмбеддингі дегеніміз не?

a)

Қаріп пен мәтін өлшемін сипаттау

b)

Мәтін мағынасын үздіксіз кеңістікте сипаттайтын сандық вектор

c)

Кездейсоқ бірдей ұзындықтағы таңбалар жиыны

d)

Сыртқы сайттарға сілтемелер тізімі

e)

Құжаттың резервтік көшірмесі

59.

LLM-де инструкциялық калибка келтіру (instruction tuning) не үшін қажет?

a)

Модельдің нұсқауларға, форматқа және стильге дұрыс бағынуы үшін

b)

Токенизацияны стеммингтен ауыстыру үшін

c)

Модельді тек сандарға оқыту үшін

d)

Параметрлер санын екі еселеу үшін

e)

Цитат қолдануға тыйым салу үшін

60.

Top-k параметрі генерацияда не істейді?

a)

Оқытуды инференспен ауыстыру

b)

Салмақтарды жиі жаңарту

c)

Контекст ұзындығын k есе үлкейту

d)

Келесі токенді тек k ең ықтимал нұсқадан таңдау

e)

Корпустан стоп-сөздерді өшіру

61.

«Жақсы» промптта міндетті түрде не болуы керек?

a)

Кестелер мен тізімдерге тыйым

b)

Тыныс белгілерінсіз жауап беру талабы

c)

Интернеттен алынған кездейсоқ цитаталар

d)

Тек бір кілттік сөз

e)

Рөл, мақсат, контекст, жауап форматы және шектеулер (ойдан қоспау)

62.

Сұраныстың «қайта тұжырымдауға төзімділігі» нені білдіреді?

a)

Бір тапсырманың түрлі формулировкасында да жауап сапасының тұрақтылығы

b)

Ұзын сұраныста жауап беруден бас тарту

c)

Жауапты 50 таңбаға дейін қысқарту

d)

Жауапты автоматты түрде кез келген тілге аудару

e)

Эталонмен сөзбе-сөз толық сәйкестік

63.

Max tokens параметрі модель жауапында неге жауап береді?

a)

Кіріс мәтінінің минималды ұзындығын

b)

Трансформер қабаттарының санын

c)

Дата-орталықтар арасындағы желі жылдамдығын

d)

Генерацияланатын жауаптың ең ұзын шегін белгілейді

e)

Модель сөздігінің көлемін

64.

Қызметтік құжаттар үшін temperature режимі қандай болуы тиімді?

a)

Әрқашан 1.0, тапсырмаға қарамастан

b)

Төмен (≈0.1–0.3), тұрақты әрі нақты жауаптар үшін

c)

Температура мәтінге әсер етпейді

d)

Әр сұраныс сайын кездейсоқ мән

e)

Өте жоғары (≈1.5), барынша шығармашылық үшін

65.

LLM жауаптарындағы «галлюцинацияның» басты себебі қандай?

a)

Қаріп өлшемінің үлкен болуы

b)

Фактілік дерек жоқ кезде ойдан факт құрастыру

c)

Интернет жылдамдығының тым жоғары болуы

d)

Құжатта кестелердің болуы

e)

Кириллица қолдану

66.

RAG жүйелеріндегі промпт-инъекция дегеніміз не?

a)

Сұранысты жібермес бұрын шифрлау

b)

Құжат ішіндегі зиянды нұсқаулардың модельдің жұмысын өзгертуі

c)

Құжаттарды индекстеуді жылдамдату

d)

Сервердің кездейсоқ тоқтап қалуы

e)

Жауапқа суреттер қосу

67.

76. RAG жүйесінде дереккөз болмаған жағдайда қандай мінез-құлық қауіптісі?

a)

Эмоцияларден тұратын жауап беру

b)

Пайдаланушымен байланысты үзу

c)

Сілтемесіз ойдан дерек құрастыру

d)

«Дерек/дереккөз жоқ» деп ашық айту, ойдан қоспау

e)

Әрқашан «Иә» деп жауап беру

68.

77. No-code жасанды интеллекттің негізгі мақсаты қандай?

a)

Бағдарламалаусыз жасанды интеллект модельдерін құруды жеңілдету

b)

Жаңа бағдарламалау тілдерін үйрету

c)

Ойын бағдарламаларын жасау

d)

Компьютерлік желілерді басқару

e)

Тек деректерді сақтау

69.

78. No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несімен ерекшеленеді?

a)

No-code тек оффлайн жұмыс істейді, Low-code — тек онлайн

b)

No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/батталармен

c)

No-code — IT мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға

d)

Айырмашылығы жоқ

e)

No-code Python талап етеді, Low-code — жоқ

70.

79. No-code платформалардың басты артықшылығы қандай?

a)

Тек қана зерттеу үшін қолданылады

b)

Жылдам әрі қолжетімді модель құру мүмкіндігі

c)

Бағдарламалау тілін толық меңгеру қажет

d)

Қолдану өте қиын

e)

Арнайы құрылғылар қажет

71.

80. No-code платформаларының негізгі пайдаланушылары кімдер?

a)

Тек ғылыми қызметкерлер

b)

Желідік әкімшілер

c)

Ойын жасаушылар

d)

Тек қана IT-инженерлер

e)

Техникалық емес мамандар, бизнес өкілдері

72.

81. No-code AI платформасында GUI (графикалық интерфейс) не үшін қолданылады?

a)

Модель құру процесін визуалды түрде жеңілдету үшін

b)

Тек код жазуды жеделдету үшін

c)

Тек қана деректерді жасыру үшін

d)

Интернетті басқару үшін

e)

Бағдарламалау тілдерін үйрету үшін

73.

82. AutoML қызметтері no-code платформасында қандай рөл атқарады?

a)

Модельдерді автоматты түрде үйрету және баптау

b)

Тек деректерді жоюға арналған

c)

Қолданушыларды тіркеуге арналған

d)

Интернет жылдамдығын тексеру үшін

e)

Бағдарламалаушыларды алмастыру үшін

74.

83. No-code платформасында модельдің өнімділігін қалай тексеруге болады?

a)

Метрикалар арқылы (accuracy, precision, recall)

b)

Бағдарламалау тілін ауыстыру арқылы

c)

Компьютердің жылдамдығына қарап

d)

Операциялық жүйені жаңарту арқылы

e)

Интернеттің сапасын өлшеу арқылы

75.

84. No-code платформалары қай салада көбірек қолданылады?

a)

Тек ойын саласында

b)

Маркетинг, қаржы, медицина

c)

Тек әскери қолдануда

d)

Тек ғарыш саласында

e)

Тек кітап шығару үшін

76.

85. No-code платформаларында дайын шаблондардың рөлі қандай?

a)

Қолданушыға тез нәтижеге жетуге көмектеседі

b)

Модельдерді жоюға көмектеседі

c)

Артық код қосады

d)

Тек әдемілік үшін

e)

Қосымшаны баяулатады

77.

86. No-code платформасында дайын интеграциялар не үшін қажет?

a)

Компьютерді өшіру үшін

b)

Әртүрлі сервистермен оңай байланыс орнату үшін

c)

Бағдарламалау тілін үйрету үшін

d)

Интернетті өшіру үшін

e)

Код көлемін үлкейту үшін

78.

87. No-code AI платформасының басты шектеуі қандай?

a)

Икемділіктің аз болуы және күрделі модельдерге жарамсыздығы

b)

Өте қымбат құрылғы талап етеді

c)

Интернетсіз жұмыс істей алмайды

d)

Кодты көп жазуды талап етеді

e)

Көп тіл білуді қажет етеді

79.

88. No-code AI платформалары қай принципке негізделген?

a)

Компьютерлік ойындар

b)

Жүйелік командалар

c)

Күрделі кодтық жазбалар

d)

Тек мәтіндік консоль

e)

Drag-and-drop және визуалды блоктар

80.

89. No-code платформалары деректерді қалай өңдейді?

a)

Автоматты түрде ішкі алгоритмдер арқылы

b)

Қолданушы код жазады

c)

Мәліметтерді жояды

d)

Тек қолмен есептеу

e)

Компьютерді өшіреді

81.

90. No-code платформасының басты қауіпсіздік тәуекелі қандай?

a)

Жүйе баяулауы

b)

Желіге қосыла алмауы

c)

Компьютердің бұзылуы

d)

Экранның сынуы

e)

Деректер құпиялығы мен сыртқы сервиске тәуелділік

82.

91. No-code платформалары қолданушыдан нені талап етеді?

a)

Операциялық жүйе ядросын модификациялау

b)

Аппараттық архитектураны жобалау білімі

c)

Желілік хаттамаларды кодпен іске асыру

d)

Негізгі деректер түсінігі мен проблеманы қою қабілеті

e)

Терең бағдарламалау білімі мен компилятор жазу

Similar Resources on Wayground

Метроология 1-модуль

81 questions

Метроология 1-модуль

quiz

Worksheet

•

University