1) Какая из следующих задач относится к обучению с учителем? a) Кластеризация b) Обучение без учителя c) Уменьшение размерности d) Классификация 2) Что представляет собой "обучение без учителя" в машинном обучении? a) Алгоритм обучается на основе предоставленных меток классов b) Модель обучается без явных меток классов c) Обучение, при котором модель делает предсказания и сравнивает их с истинными значениями 3) Какая задача машинного обучения связана с прогнозированием числовых значений? a) Классификация b) Кластеризация c) Регрессия d) d. Уменьшение размерности 4) Какой формат данных лучше всего подходит для pandas в Python? a) CSV b) JPEG c) MP3 d) PDF 5) Какие из перечисленных методов относятся к обучению с подкреплением? a) Нейронные сети b) Градиентный бустинг c) Метод главных компонент d) Q-обучение (Q-learning) 6) Какое из следующих высказываний верно относительно нейронных сетей? a) Они могут иметь только один слой b) Их структура вдохновлена нервной системой c) Они не могут обучаться на больших объемах данных d) Они используют только один вид активации 7) Какие из перечисленных видов обучения могут быть использованы для выявления паттернов в данных без учителя? a) Обучение без учителя b) Обучение с учителем c) Обучение с подкреплением d) Обучение с подкреплением и без учителя 8) Какая функция используется для измерения ошибки в задачах классификации с двумя классами? a) Mean Squared Error (MSE) b) F1 Score c) Mean Absolute Error (MAE) d) Log Loss 9) Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения? a) Параметры модели, которые настраиваются в процессе обучения b) Входные данные для модели c) Выходные данные модели d) Параметры, которые модель настраивает самостоятельно 10) Какой шаг выполняется первым в процессе машинного обучения? a) Обучение модели b) Сбор и подготовка данных c) Тестирование модели d) Визуализация данных 11) Какой алгоритм машинного обучения строит ансамбли деревьев решений? a) Бустинг b) Нейронные сети c) Логистическая регрессия d) К-ближайших соседей 12) Какой алгоритм используется для поиска границ между классами? a) PCA b) К-ближайших соседей (KNN) c) Градиентный спуск d) Метод опорных векторов (SVM)
0%
Машинное обучение
שתף
שתף
שתף
על ידי
Ulpan36
עריכת תוכן
הדפסה
הטבעה
עוד
הקצאות
לוח תוצאות מובילות
הצג עוד
הצג פחות
לוח התוצאות הזה הוא כרגע פרטי. לחץ
שתף
כדי להפוך אותו לציבורי.
לוח תוצאות זה הפך ללא זמין על-ידי בעל המשאב.
לוח תוצאות זה אינו זמין מכיוון שהאפשרויות שלך שונות מאשר של בעל המשאב.
אפשרויות חזרה
חידון
היא תבנית פתוחה. זה לא יוצר ציונים עבור לוח התוצאות.
נדרשת כניסה
סגנון חזותי
גופנים
נדרש מנוי
אפשרויות
החלף תבנית
הצג הכל
תבניות נוספות יופיעו במהלך המשחק.
תוצאות פתוחות
העתק קישור
קוד QR
מחיקה
האם לשחזר את הנתונים שנשמרו באופן אוטומטי:
?