Piksel segmentatsiya algoritmi kuchli to'qimalarni aniqlashga yordam beradi

1.Siz rasmda kuchli to'qimalarni aniqlashga qaror qildingiz. Qanday algoritmni ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Piksel segmentatsiya algoritmi kuchli to'qimalarni aniqlashga yordam beradi.
   
2. 
   Organlar va ularning tizimlari aniqlash uchun, "region-growing" segmentatsiya algoritmi ishlatilishi mumkin.
   
3. 
   Klasik tasniflash algoritmi uchun kiritilgan ma'lumotlarni sinf va kategoriyalarga alohida qilish uchun foydalanish mumkin.
   

2. Siz kampyuter tomog'rafiyasi rasmlarida organlar va ularning tizimlari aniqlashni hohlaysiz. Qanday algoritmni ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Piksel segmentatsiya algoritmi kuchli to'qimalarni aniqlashga yordam beradi.
   
2. 
   Organlar va ularning tizimlari aniqlash uchun, "region-growing" segmentatsiya algoritmi ishlatilishi mumkin.
   
3. 
   Klasik tasniflash algoritmi uchun kiritilgan ma'lumotlarni sinf va kategoriyalarga alohida qilish uchun foydalanish mumkin.
   

3. Sizga bir sinfda o'qituvchi bo'lib kelgan vaqtida xamyon yoki ularning nusxalarini aniqlash kerak bo'ldi. Qanday algoritmni ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Piksel segmentatsiya algoritmi kuchli to'qimalarni aniqlashga yordam beradi.
   
2. 
   Organlar va ularning tizimlari aniqlash uchun, "region-growing" segmentatsiya algoritmi ishlatilishi mumkin.
   
3. 
   Klasik tasniflash algoritmi uchun kiritilgan ma'lumotlarni sinf va kategoriyalarga alohida qilish uchun foydalanish mumkin.
   

4. Siz o'z dizayn majmualaringizni tashkil qilmoqchisiz. Shu uchun, bir xil uslubda rasmlar va ma'lumotlar yig'ib turilishi kerak. Qanday algoritmni ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Piksel segmentatsiya algoritmi kuchli to'qimalarni aniqlashga yordam beradi.
   
2. 
   Organlar va ularning tizimlari aniqlash uchun, "region-growing" segmentatsiya algoritmi ishlatilishi mumkin.
   
3. 
   Sifatli tasniflash algoritmlari ma'lumotlarni shakllantirish va turli ma'lumotlar turi bo'yicha sinflash uchun ishlatilishi mumkin.
   

5. Siz "support vector machine" algoritmini ishlatib ma'lumotlarni tasniflash uchun sinovdan o'tkazmoqchisiz. Qanday validatsiya uslubini ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Cross-validation usuli "support vector machine" algoritmini sinovdan o'tkazishda foydalanish uchun mos keladi.
   
2. 
   Organlar va ularning tizimlari aniqlash uchun, "region-growing" segmentatsiya algoritmi ishlatilishi mumkin.
   
3. 
   Klasik tasniflash algoritmi uchun kiritilgan ma'lumotlarni sinf va kategoriyalarga alohida qilish uchun foydalanish mumkin.
   

6. Siz bir "neural network" modellini ishlatib, ma'lumotlarni tasniflashni loyihalayapsiz. Qanday validatsiya uslubini ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Piksel segmentatsiya algoritmi kuchli to'qimalarni aniqlashga yordam beradi.
   
2. 
   Holdout validatsiya usuli "neural network" modellini sinovdan o'tkazishda foydalanish uchun mos keladi.
   
3. 
   Klasik tasniflash algoritmi uchun kiritilgan ma'lumotlarni sinf va kategoriyalarga alohida qilish uchun foydalanish mumkin.
   

7.Siz ma'lum bir hisob kitobidagi ma'lumotlarni ishlatib, kelajakda mijozlar tomonidan olinadigan hisoblar to'g'risida bashorat berishni hohlaysiz. Qanday regressiya algoritmini ishlatishingiz mumkin?

1. 
   Linearni regressiya algoritmi hisob-kitobidagi ma'lumotlarni qayta ishlash.
   
2. 
   Organlar va ularning tizimlari aniqlash uchun, "region-growing" segmentatsiya algoritmi ishlatilishi mumkin.
   
3. 
   Klasik tasniflash algoritmi uchun kiritilgan ma'lumotlarni sinf va kategoriyalarga alohida qilish uchun foydalanish mumkin.
   

8. Decision Tree regressiya nima uchun foydalaniladi?

1. 
   Decision Tree regressiya modellari bir nechta o'zgaruvchilarni alohida chiziqli funksiya
   
2. 
   Random Forest regressiya modellari statistik metodlari va mashin o'rganishni birlashtiradi. Ushbu regressiya usuli bir nechta qo'shimcha o'zgaruvchilar yordamida murakkab modellarni chizishga imkon beradi.
   
3. 
   Gradient Boosting regressiya modeli ikki orqali o'rganish, murakkab model yasash va murakkab chiziqli funksiyalarni taqsimlash uchun foydalaniladi.
   

9.Random Forest regressiya nima uchun foydalaniladi?

1. 
   Decision Tree regressiya modellari bir nechta o'zgaruvchilarni alohida chiziqli funksiya
   
2. 
   Random Forest regressiya modellari statistik metodlari va mashin o'rganishni birlashtiradi. Ushbu regressiya usuli bir nechta qo'shimcha o'zgaruvchilar yordamida murakkab modellarni chizishga imkon beradi.
   
3. 
   Gradient Boosting regressiya modeli ikki orqali o'rganish, murakkab model yasash va murakkab chiziqli funksiyalarni taqsimlash uchun foydalaniladi.
   

10.Support Vector Regression (SVR) nima uchun foydalaniladi?

1. 
   Decision Tree regressiya modellari bir nechta o'zgaruvchilarni alohida chiziqli funksiya
   
2. 
   SVR modellari katta ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlashda juda yaxshi natijalar beradi. Ushbu usul bir nechta o'zgaruvchilar orasida murakkab chegaralarni va ularning alohida qo'shimcha ko'rsatkichlarini hisobga olish uchun qo'llaniladi.
   
3. 
   Gradient Boosting regressiya modeli ikki orqali o'rganish, murakkab model yasash va murakkab chiziqli funksiyalarni taqsimlash uchun foydalaniladi