По словам Тома Митчелла, машинное обучение

Перевод: узбекский - русский - www.onlinedoctranslator.com

Кому принадлежит идея #LearningMachine?

+AM Тьюринг
- Т. Митчелл
- Самуэль

По словам Тома Митчелла, машинное обучение — это обучение по каким алгоритмам?

+ Улучшение P-производительности T-задачи на основе E-экспериментов
- Алгоритм предварительного программирования в машинном обучении
- Сортировка коллекции объектов по классам

#Кто первым предсказал ходы в игре в шашки с помощью машины?

Самуэль
- А. М. Тьюринг
- Т. Митчелл

#Кто создал первый персептрон в программной форме?

+ Ф. Розенблат
- А. М. Тьюринг
- Т. Митчелл

#В чем заключается одно из основных отличий кодирования с машинным обучением от обычного кодирования?

+ В машинном обучении заранее задан алгоритм работы программы
- Разделение коллекции объектов на классы
- идентификация текста, классификация, анализ в социальных сетях

#Покажите строку, где типы обучения неверны.

+ С учителем, без учителя, с обратным учителем
- Обучение с учителем, Обучение без учителя
-Обучение без учителя

# Что из следующего является правильным выбором учителя?

+Объекты, ответы на которые известны
- Матрицы, объекты, символы
- Матрицы, объекты

#Из чего состоит объект в машинном обучении?

+ от знаков
-числа
-функции

#Что такое данные в машинном обучении?

+матрицы, объекты, персонажи
- функции, алгоритмы
-уравнения, матрицы, функции
#Какая функция используется в логистической регрессии?
+Сигмовидная функция
-Rigde функция
-Функция лассо

# Какова цель классификации?

+разделить набор объектов на классы
- узнавать и классифицировать текст
-анализ функций

#Метод, целью которого является прогнозирование значения заданного непрерывного числового значения для входных данных -?

+регрессия
-линейная алгебра
- нейронная сеть

# Показать строку, в которой примеры обучения машинному обучению не выровнены.

+ идентификация текста, классификация, анализ в социальных сетях
- фильтрация спама, классификация, распознавание текста
- распознавание текста, машинный перевод, фильтрация спама

# Покажите строку, где правильно указаны примеры обученного машинного обучения.

+ фильтрация спама, машинный перевод, распознавание текста
- идентификация текста, классификация, анализ в социальных сетях
- вероятность, используемая, когда есть знание, которое определяет, произойдет ли событие

#Показать строку, где функция простой линейной регрессии указана правильно

+ у=а*х+б
- х=у*а+б
- у=х*а+б

#Показать строку, где функция многомерной линейной регрессии указана неправильно

+а=а1*а2+х1*х2+а3*х3+б
-а=а1*2а+1х*2х+3х*3а+б
-а=а1*а2+х1*х2+а3*х3

#Каков правильный ответ для задач регрессии?

+номинальный символ объекта
-кластеризация
-разделение персонажей на классы

#Что из следующего является проблемой прогнозирования в машинном обучении?

+ прогнозирование проблем на основе результатов поиска
-классификационные задачи
-методы поиска результатов
Что такое #DataMining?
+алгоритм машинного обучения
- набор данных
-линейный алгоритм

#Какова априорная вероятность?

+вероятность используется при наличии задач классификации
-определить данные
- алгоритмизация процесса

Что такое #Подкрепление?

+Частично контролируется
- Самоучитель
- контролируемый

#Какая задача лучше всего подходит под следующее описание? Нахождение функции F, которая наилучшим образом отображает ранее неизвестные объекты X на конечное число наборов (имен, меток) на основе обучающих пар (X, Y).

+группировка клиентов
-Найти функцию.
-математическая модель приема информации

#Кому принадлежит идея обучающихся машин?

+ А. Тьюринг
- МАРК-1
-Фрэнк Раузенблатт

#Кто автор первого нейрокомпьютера?

+Фрэнк Раузенблатт
- А. Тьюринг
- МАРК-1

#Что такое персептрон?

+математическая или компьютерная модель получения информации от головного мозга
-алгоритмы в машинном обучении
-проблемы с получением информации

#Как называется пара (объект, ответ) в задачах подготовки учителей?

+ знак
-сорт
- персонаж, класс

#Что из следующего не является проблемой необученного машинного обучения?

+учебная задача, дерево решений
-учебная проблема
-Древо решений

Какой интерфейс предоставляет #Подкрепляющее обучение?

+30 человек автомобиль
-автомобиль на 10 человек
- робототехника

#Какие типы свойств отсутствуют у объектов в задачах машинного обучения?

+знак количества
- контролируемое обучение
- обучение без присмотра

Оператор #Sign часто используется в задачах классификации. Что это значит?

+наименьший внутренний набор
- самый большой внутренний набор
- комплект среднего размера

#Для выбора наилучшей модели (алгоритма) все задачи машинного обучения соответствуют решению задачи какого типа?

+ оптимизация
-кластеризация
-регуляризация

#Что из следующего не является функцией потерь?

+ остаток набора в алгоритме перекрестной проверки
-установить в алгоритме проверки
- модели алгоритмов перекрестной проверки

#Какова функция дендритов?

+входной вектор
-выходной вектор
-значение веса

#Что из нижеперечисленного не является методом решения задач машинного обучения?

+k-метод ближайших соседей
- гиперплоскость
- часто используются скобки

#Продолжить логическую цепочку: В двухмерном случае - прямая линия, в трехмерном случае - плоскость, после этого - ...

+ гиперплоскость
-гипертекст
-матричный метод

#Показать строку, где неверное объявление матрицы 3x3 в Matlab.

+ Скобки часто используются
- состоит из строк и столбцов
-3 строки и столбцы

# Какова функция Сомы?

+функция сбора
- функция бытия
- функция умножения

#Аксон получает сигнал от какой клетки?

+ сома
- дендрит
- аксон

# Найдите строку, в которой сигмовидная функция активации представлена ​​правильно

+Y=1/(1+exp(-x))
-Y=1/(1+x(-exp))
-Y=(1+exp(-x))

#Сколько групп обучаются данным в машинном обучении?

+3
-2
- 4 из них

#Что такое метод наименьших квадратов в машинном обучении?

+функция ошибки
- функциональный анализ
-Квадратное уравнение

#Найти правильно написанный ряд различных регрессионных моделей как компактный

+Y=XB+U
-Х=Б+Ю
-Y=ВХ+У

#Когда угол произведения функции с осью OX равен альфа, ее уравнение выражается с помощью какой тригонометрической функции?

+Tg(а)
-ctg(а)
- грех (а)

#Синоним слова "стохастический".

+случайный
- приблизительный
- стохастический

#Что считается ошибкой в ​​​​машинном обучении?

+ численно отображаемая разница между откликом модели и требуемым (фактически) значением
-сумма средних квадратов ошибок
-сумма средних квадратов между истинным значением

#Среднеквадратическая ошибка (MSE) - это...

+сумма средних квадратов ошибок
-сумма средних квадратов между истинным значением
- (фактическое) значение, требуемое ответом модели

# Найдите строку, в которой функция активации Rectified Linear Units (ReLU) указана правильно

+f(x) = 0 для x<0, x для x >= 0
-f(x)=0для x>0, x для x<=0
-fx=0для x<0, x для x>=0

Каков результат операции 1/0 в среде #MatLab?

+инф
- инт
-для

Каков результат операции 0/0 в среде #MatLab??

+NaN
-CNN
-НЛ и МЛ

Каков результат работы Inf-Inf в среде #MatLab?

+NaN
-CNN
-НЛ и МЛ

#Что происходит, когда команда в MATLAB заканчивается точкой с запятой (;)?

+нет результата
- возвращает функцию
-добавляет в функцию

#Каковы 2 типа моделей машинного обучения?

+ с параметрами и без
- условное и безусловное
- пронумерованы и отмечены

#Логистическая регрессия — это тип модели машинного обучения?

+параметр
- без параметров
-условный

#Покажите строку, где неправильно задана функция активации гиперболического тангенса?

+exp(x)-exp(-x)
-ехр(х)-ехр(х)
-ехр(х)+ехр(х)

#К какой проблеме машинного обучения относится метод логистической регрессии?

+регрессия
-случайная модель
-алгоритмизация

#Какова цель линейной регрессии в машинном обучении?

+ найти функцию, которая лучше всего подходит линии к заданным точкам (xi,yi).
- пересмотр алгоритма
- использование наиболее подходящих алгоритмов для заданных точек (xi, yi).

#Для чего используется градиентный спуск в линейной регрессии?

+ функция значения
-функция потерь
-функция микширования

#В чем суть переобучения алгоритма?

+ Вероятность ошибки в объектах обучающей выборки обучаемого алгоритма оказывается намного меньше, чем в объектах тестовой выборки
- ошибка в объектах обучающей выборки обучаемого алгоритма
- проверка объектов обучающей выборки обучаемого алгоритма

#Что такое тест Тьюринга и что он проверяет?

+ обманчиво простой способ узнать, может ли машина проявлять человеческий интеллект: если машина не может разговаривать с человеком, если она не идентифицирована как машина, она демонстрирует человеческий интеллект.
- Быстрый прогресс в области вычислительной техники очевиден во многих сферах нашей жизни. У нас есть программы, которые мгновенно переводят один язык на другой; роботы, убирающие весь дом за несколько минут;
- финансирование роботов, которые создают личные пенсионные портфели, и носимых устройств, которые отслеживают уровень нашего здоровья и физической формы.

#Значение слова Matlab в какой строке показано правильно?

+"матричная лаборатория"
-"лабораторная работа"
- "лабораторная матрица"

Какие функции объединяет #Matlab?

+ рисовать графику
- нарисовать картину
-написание кодов

#Где добавляется дополнительная информация для регуляризации?

+сложность модели
- выбор модели
- знать модель

#Какой критерий оптимизации используется для решения задачи кластеризации K-средних?

+расстояния от точек до центроидов (центральных точек) представляют собой сумму квадратов
-расстояния от точек до центроидов (центральных точек) есть разность квадратов
-расстояния от точек до центроидов (центральных точек) являются делением квадратов

#Какие значения можно присвоить качеству зависимых переменных при обучении логистической регрессии?

+0 или 1
-1 и 0
-1 или 0

#Что такое классификация в машинном обучении?

+Процесс прогнозирования класса заданных опорных точек.
-Процесс сбора класса заданных опорных точек.
-Классификация заданных контрольных точек

#Что не используется в машинном обучении?

+Отличный выбор
- педагогический отбор
-репетитор и набор данных

#Какие существуют типы глубокого обучения?

+искусственный интеллект
-линейная алгебра
-кластеризация

Какова основная программа языка #искусственного интеллекта?

+питон
- С++
-Джава

#В машинном обучении, в каком процентном соотношении рекомендуется разделять выборки (обучение/проверка/тестирование)?

+60/20/20
-20/20/60
-60/20/10

#Что умел первый нейрокомпьютер "МАРК-1"?

+может узнавать цифры
- разделить числа на классы
- распознает цифры и буквы

#К какому типу обучения относится кластеризация?

+ Без учителя
-Учитель
- Неконтролируемый

#Какую проблему машинного обучения представляет собой распознавание изображений?

+прогноз
- приблизительный
- признание

#Какая задача машинного обучения использует временной ряд в качестве входных данных

+прогноз
- приблизительный
- признание

#Как называются модели, смоделированные с использованием отношений в линейной регрессии?

+линейные модели
-графические модели
-тестирование моделей

#............подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы создания обучаемых алгоритмов.

+Машинное обучение
-Глубокое обучение
-Глубокое обучение

#Сколько существует типов классификации?

+2
- 4 из них
- 3 из них

Что означает #Softmax?

+ отвлекающий фактор
- ближе
- предиктор

#Что из перечисленного является учебным комплексом?

+объекты с известными ответами
- классификация данных
-алгоритм решающей функции

#Объекты состоят из …..

из +недвижимости
-функции
из -матриц

#Как называются данные в машинном обучении: 1) матрицы 2) объекты 3) символы 4) алгоритм 5) функция

+1 2 3
-3 2 5
-4 5 1

#Что такое классификация?

+много объектов разделенных на классы
- проверить влияние одного или нескольких свойств на объект
-определить порядок признаков по рангу
#Функция регрессии-?
+проверить влияние одного или нескольких свойств на объект
-много объектов разбитых на классы
-определить порядок признаков по рангу

#Задача рейтинга-?

+определить порядок функции по рангу
-много объектов разбитых на классы
- проверить влияние одного или нескольких свойств на объект

#Какова частота ошибок в задачах классификации?

+ φ (а, х) = [а (х) ≠ у (*) (х)]
-φ(а,х)=|а(х)≠у(*)(х)|
-φ (а, х) = (а (х) ≠ у (*) (х)) (2)

#Эмпирический риск.

+средний убыток на сайт
-большие потери на одном сайте
-низкие потери на одном сайте

#Что такое наборы искусственной нейронной сети?

+имитация нейронов
- искусственный интеллект
-искусственный интеллект

#Какие парадигмы обучения существуют в машинном обучении?

+контролируемое обучение
-обучение без учителя, обучение с подкреплением
- дистанционное обучение

#Каковы характеристики искусственных нейронных сетей?

+ выбор модели
-алгоритм обучения, здоровье
- целевое обучение

#........ это метод оценки того, насколько хорошо построенная модель сравнивается с образовательной выборкой.

+Функция потери
-Прямая связь
-Обратное распространение

#Что означает слово "глубокий"?

+количество изменений данных
- сводка данных
- выбор данных

Это #КАП?

+цепочка преобразования вход-выход
-преобразование от вывода к вводу
-входная цепочка

# Сколько существует допустимых уровней упрощения алгоритмов машиной Тьюринга?

+3 уровня
-2 уровня
-4 уровня

Какова основная функция #DataScince?

+работа с большими данными
- сбор и обработка данных
- распространение информации
#Какую команду мы используем, чтобы увидеть результат в Matlab?
+Оценить выбор
-MarkerSize
- Открыть выбор

Какова функция #Spyder Ide?

+пишу код на питоне
- Написание кода на Java
- Работа в Матлабе

#Как работает алгоритм Евклида?

Наибольший общий делитель +2 чисел
- наибольший общий делитель трех чисел
- наибольший общий делитель любого числа

#Компьютерная программа обучается на основе опыта E по заданному классу задач T и показателю качества P, если улучшается качество решения задач из T, измеренное на основе P, опыта E. Кому принадлежат эти утверждения?

+ALSamuel
- Евклид
- Тьюринг

#Как вы определяете термин «искусственный интеллект»?

+любое устройство, которое ощущает окружающую среду и предпринимает действия, максимизирующие шансы на успешное достижение своих целей
- целевое устройство
-самое умное устройство

#Что такое тест Тьюринга и что он проверяет?

+ обманчиво простой способ узнать, может ли машина проявлять человеческий интеллект: если машина не может разговаривать с человеком, если она не идентифицирована как машина, она демонстрирует человеческий интеллект.
- Быстрый прогресс в области вычислительной техники очевиден во многих сферах нашей жизни. У нас есть программы, которые мгновенно переводят один язык на другой; роботы, убирающие весь дом за несколько минут;
- финансирование роботов, которые создают личные пенсионные портфели, и носимых устройств, которые отслеживают уровень нашего здоровья и физической формы.

# Основные направления исследований в области ИИ.

+ Исследовать, объяснять и моделировать способности, присущие живым существам, создавать теоретические и методологические основы для создания устройств, позволяющих решать отдельные задачи практического назначения
- Игровые программы, машинный перевод
-Задачи распознавания формулируются с использованием математического языка. Хотя теория искусственных нейронных сетей основана на получении результатов экспериментов, постановка задач распознавания образов основывается не на экспериментах, а на основе математических рассуждений и логических рассуждений.

#Интеллект, интеллектуальная деятельность человека.

+умственные способности человека; точно отражать и изменять жизнь и окружающую среду в уме
-интеллект - это то, что побуждает человека к определенной деятельности, побуждает его к действию.
- предложение, используемое по отношению к интеллектуально зрелым и всесторонне развитым людям

#сознательные и бессознательные психические явления.

Сознание – высшая форма психической деятельности, психических процессов и состояний, протекающих без участия сознания.
- отсутствие контроля над движениями ума и тела и неспособность контролировать движения в целом
- способность контролировать разум-эмоции и неспособность контролировать эмоции в целом

Какой тип данных используется в программе #Matlab?

+номер категории, объекты
-строки и символы
-операторы

# В каком порядке выполняются этапы машинного обучения?

+1) Определите проблему. 2) Подготовка данных. 3) Разработка и оценка алгоритма. 4) Повысить точность получаемых данных. 5) Презентация конечного результата
-1) Разработка и оценка алгоритма 2) Постановка задачи 3) Подготовка данных. 4) Повысить точность получаемых данных. 5) Презентация конечного результата.
-1) Разработка и оценка алгоритма. 2) Подготовка данных 3) Постановка задачи 4) Повышение точности полученных данных. 5) Презентация конечного результата.

# Обучение под наблюдением - …

+обучение модели на данных с определенными характеристиками
-загрузка модели данными, характеристики которых не ясны
- обучение модели как с конкретными, так и с неточными данными признаков

#Обучение без учителя - …

+загрузка модели с неизвестными данными
- обучение модели данными, характеристики которых были определены
- обучение модели как с конкретными, так и с неточными данными признаков

# Полуконтролируемое обучение - …

+тренировать модель как с точными, так и с неточными данными признаков
-загрузка модели данными, характеристики которых не ясны
- обучение модели данными, характеристики которых были определены

#Усиление - …

+ отличный способ обучения, где у модели есть возможность переобучиться и улучшить свои результаты
- имеет возможность повысить точность и результаты получаемой информации
- выявить проблему

#Сколько существует типов классификации?

+2
- 3 из них
-1

Что это за тип независимого анализа компонентов?

+ обучение без учителя
-контролируемое обучение
- полуконтролируемое обучение

#Можно ли решать математические задачи на основе нейронных сетей?

+ будет, потому что это нервное волокно
- не может быть, потому что это нервное волокно
-условно, так как это нервное волокно

#Из каких частей состоит искусственная нейронная сеть?

+входной слой; скрытые слои; выходной слой
- входной слой; выходной слой
- скрытые заметки; выходной узел

# Как в Matlab называется последовательность символов, помещенных внутри апострофов?

+строка
- столбец
-линия

#Если в теории обучения считать можно считать, то считается возможным сделать это за полиномиальное время.

+1 сорт
- 2 типа
- 3 вида

#Наиболее распространенной формой регрессионного анализа является…

+линейная регрессия
- гиперплоскость
-безпараметрическая регрессия

#Какая менее распространенная форма регрессии?

+квантовая регрессия
-линейная регрессия
-безпараметрическая регрессия

#Регрессионный анализ в основном используется с целью… ?

+два концептуальных
-безпараметрическая регрессия
- гиперплоскость

#что такое неизвестные параметры?

+ часто обозначается как скаляр или вектор
- они наблюдаются в данных и часто обозначаются как векторы
-наблюдается в данных и часто определяется с помощью скаляра.

#Что такое числовая линейная алгебра?

+использует свойства векторов и матриц.
-численная линейная алгебра имеет решение непрерывных задач.
- это часто основная часть

#Матричные методы особенно используются…

+методы конечных элементов
-QR-факторизация, LU-факторизация или уникальная композиция
-обнаружение или оптимизация методом наименьших квадратов

Найдите формулу, по которой #vector может быть выражен в двух разных основаниях (фиолетовые и красные стрелки)?

+(а,б)+(в,г)=(а+в,б+г),
-(а,б)=(а,б),
-v=ae+be

#Найти варианты общей линейной модели?

+ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA
-GLM, GLiM ANOVA, ANCOVA
-ПРОК ГЕНМОД, ПРОК ЛОГИСТИКА

Что такое аббревиатура #Matlab?

+матричная лаборатория
-MATLAB разрешение
- мир МАТЛАБ

#Найдите аббревиатуру Extreme Learning Machines

+ВЯЗЬ
- ОКУ
-ЕОМ

#Какие этапы нейронных сетей?

+ прямое распространение ошибки, обратная копия ошибки
-случайное распределение, последовательное распределение
- обратное рассеяние, прямое рассеяние

#Что такое векторные машины?

+Vector поддержка машины основана на идее максимизации маржи
В этих расширениях к задаче оптимизации добавляются дополнительные параметры и ограничения для разделения различных классов.
-Basic SVM поддерживает только двоичную классификацию

# Набор данных-?

+набор данных
- работа с данными
- проверка данных

Какая самая большая внешняя библиотека для #Python?

+PyPi.org
-PyCharm
-pip_install

#Что такое функция потерь?

+значение ошибки алгоритма
-регуляризация
- оптимизация

Какой пакет мы используем для доступа к веб-страницам в #Python?

+запросы на установку pip
-пип установить гуглтранс
-из pprint импортировать pprint

#Какие типы регуляризации чаще всего используются в машинном обучении?

+L1 и L2
-S1 и S2
-В1 и В2

#...... - количество определенных единиц, выбранных из набора, каждый из которых является элементом этого набора.

+ Выбор
-Выборочное отслеживание
- Проверить выбор

# ....-это метод статистической проверки, позволяющий получить удовлетворительную информацию об исходной совокупности на основании данных о достаточном количестве единиц, отобранных из изучаемой совокупности специальными способами, и их наблюдения.

+ Выбор
-Выборочное отслеживание
- Проверить выбор

# .......обычно предоставляет информацию о качестве.

+ Выбор
-Выборочное отслеживание
- Проверить выбор

# Какие алгоритмы включает в себя алгоритм KNN?

+ближайшие соседи
- мера подобия
-рекомендательная система

# Какие существуют методы кластеризации?

+Иерархическая кластеризация, инструмент K-кластеризации
-K-ближайшие соседи, анализ главных компонент
- группировки

# Какие из них включены в кластерную модель?

+модель соединения, модель распределения, модель плотности, модель нейрона
-модель соединения, модель плотности,
-Нейронная модель, модель распространения,

#Нейрон это?

+ нервная клетка
- нервные импульсы
- синапс

#В каком ряду правильно показана основная структурная единица нервной системы?

+ короткий дендрит и длинный аксон
-нервная клетка
-аксон и синапс

# Биологически описать синапс в нервной системе.

Место, где встречаются аксон и дендрит, называется синапсом.
- место соединения дендрита с нервной системой называется синапсом
- место, где встречаются мозг и дендрит, называется синапсом

#Какова биологическая функция медиаторной жидкости в нервной системе?

+передает нервные импульсы
- контролирует нервную клетку
-контролирует дендриты

На сколько слоев делятся искусственные нейронные сети?

+2
-3
- 4 из них

# Укажите правильную строку, которая считается языком спецификации модели прогнозирования.

+ПММЛ
-СПСС
-XML

# Кто является потребителями PMLL?

+SAS:, SPSS:,СТАТИСТИКА
-XML, СТАТИСТИКА
-HTML, SPSS:,

#В какой строке правильно представлена ​​модель интеллектуального анализа данных?

+СТАТИСТИКА:
-HTML
-XML

#Вес-?
+весовой коэффициент

-входящее значение
-случайное значение

#Прямая связь-?

+направленный вперед
-направленный назад
-входящее значение

#........В машинном обучении информация об особенностях получается из прямых измерений изучаемых объектов.

+один шаг
- многоуровневый
- классификация

# .........В машинном обучении информация об особенностях получается путем относительных измерений изучаемых объектов.

+ многоуровневый
- один шаг
-три шага

#Градиентный спуск-?

+это алгоритм машинного обучения, который итеративно работает для поиска оптимальных значений параметров нейронной сети
-это машинное обучение, которое работает итеративно, чтобы найти оптимальные значения для нейросети
- это алгоритм поиска оптимальных значений параметров нейронной сети
# Взвешивание градиентного спуска на основе того, какие значения используются?
+скорость обучения и начальные значения
-Функция стоимости
-Функция потери

#ДНН-?
+Глубокая нейронная сеть

-Машинное обучение
-Искусственная нейронная сеть

# Метка данных-?

+токен данных
- набор данных
- объяснить проблему

#Получить огромные обучающие наборы данных-?

+большие наборы данных для обучения
токен данных
- объяснить проблему

# Объясните проблему-?

+объясните проблему
-большой набор данных для обучения
токен данных

# Какая команда используется для создания искусственного интеллекта без кода?

+ Обучаемый проект машинного образа
-Модель изображения, стандартная модель
- Модель изображения

# Какие функции используются для задачи классификации?

+логистическая и softmax регрессия
-градиентные функции и функции потерь
-логистическая регрессия

#Какие 2 типа классификации?

+ Биномиальный, Мультиклассовый
- Классификация дерева решений
-Таблица классификации

# Каковы категории данных в Matlab?

+различные типы данных, константы и переменные
-Операторы, Комбинированные команды и функции
-Команды комбинированные

# Как выглядят программы в Matlab?

+m-просмотр файлов
-n-файлы просмотр
-в виде графики

# Найдите в Matlab массив, в котором правильно указаны функции, генерирующие массивы и управляющие ими.

+blanks(n), num2str(n), deblanks(s),index(s,t)
-str, int, for, if, else
-blanks(n), int, strrep(s,x,y), dec2bin(n)

# Какой оператор используется для создания пустых методов в Python?

+пройти
-или
-для

# Из какого языка взята регуляризация?

+ с английского
- с русского языка
- с греческого языка

# На каком языке программирования была создана система Sphinx?

+В Java
-В Питоне
- на С++

# Какова функция системы Sphinx?

+включает системы распознавания речи
- включает в себя системы распознавания голоса
- содержит высокочастотную информацию

# Найти последовательность производительности искусственной нейронной сети?

+дать входные данные, выбрать случайные значения весов для входных параметров, рандомизировать свободный член смещения
-Случайный выбор свободного члена смещения, ввод входных данных, выбор случайных значений весов для входных параметров.
-выбор случайных значений веса для входных параметров, предоставление входных данных, -рандомизация свободного члена смещения

# На первом этапе выполняется настройка случайно сгенерированных весовых коэффициентов (w) в 2-х разных случаях при обучении нейронной сети:

+Увеличить значение весового коэффициента, Уменьшить значение весового коэффициента
-Увеличение значения весового коэффициента, установка значения весового коэффициента
-Проверьте значение коэффициента веса, увеличьте значение коэффициента веса

# Когда был придуман термин «искусственный интеллект»?

В 1956 году
- в 1958 г.
- в 1960 г.
# Когда искусственный интеллект начали использовать для логистики?
В конце 1990-х
- В конце 1989-х гг.
- в начале 1990-х

# Что такое алгоритм?

+определенный набор инструкций, которые может выполнять компьютер
-специфические инструкции, которые может выполнять компьютер
- конкретные задачи, которые может выполнять компьютер

# Что такое алгоритмы машинного обучения?

+Спам и не спам
-линейные и нелинейные
-регрессия и функция

#............-очень большой объем неоднородных и быстро спадающих цифровых данных.

+ Большие данные
-Набор данных
- Наука о данных

# Когда появился термин Big Data?

+ в 2008 г.
- в 2009
- в 2010

# ......массивное хранилище необработанных данных.

+ Озеро данных
-Набор данных
- Большие данные

#.........-наука, изучающая проблемы анализа, обработки данных и представления их в цифровом виде.

+ Наука о данных
- Большие данные
-Набор данных

# Когда появился термин наука о данных?

В 1974 году
- в 1976 г.
- в 1978 г.

# Кому принадлежит книга «Основной принцип науки о данных»?

+Питер Наур
-Питер
-Самуэль

# ........-говорят, что нужно интеллектуально анализировать данные, чтобы найти какую-то закономерность.

+ Интеллектуальный анализ данных
-Набор данных
-Наука о данных

# ...... — это данные, которые не имеют заранее определенной структуры или не организованы в определенном порядке.

+неструктурированные данные
- структурированные данные
- организованные данные
# Уровень MPL состоит из нескольких узлов.
+входной слой, скрытый слой, выходной слой
-узлы ввода-вывода, скрытые узлы
-входной и выходной слой, скрытые узлы

# Сколько слоев у MPL?

+3 и больше
-2
- 4 из них

# относится к термину «многослойный персептрон».

+ многослойный одиночный персептрон
- однослойный персептрон
-один персептрон с тремя слоями

# MLP являются универсальными оценщиками функций, которые могут +............ генерироваться с помощью регрессионного анализа.

- математические модели
- программные средства
программные коды

#MLP уже несколько лет считается популярным решением для машинного обучения.

+ в 1980 г.
- в 1981 году
- в 1989 г.

# СУО-?
+алгоритм наименьшего среднего квадрата

-линейный квадратичный алгоритм
-алгоритм среднего квадрата

# Целевая переменная, которая может принимать постоянные значения, называется .......?

+деревья решений
-деревья регрессии
- классификация деревьев
#Сколько существует типов деревьев решений?
+2
- 3 из них
- 4 из них

# В какой строке правильно представлены типы деревьев решений?

+Дерево классификации, дерево регрессии
-случайное лесное дерево, круглое лесное дерево
-Дерево классификации, случайное дерево леса
# «Искусственный интеллект — главная угроза человеческой цивилизации». Это мнение какого ученого?
+Илон Маск
-Билл Гейтс
- Отметка

# Один из наших соотечественников из Гузорского района Кашкадайской области создал роботов на основе искусственного интеллекта, и для чего он использовался?

+для дезинфекции
- для выявления инфекции
- зарегистрироваться
#В какой сфере сегодня больше всего нужен искусственный интеллект?
+В области медицины
- В военной сфере
-В сфере образования

# Есть 2 метода обучения машинному обучению, это?

+стохастический и массовый
- индивидуальные и общественные
- стохастический и индивидуальный

# ........каждые данные создают настройку веса.

+В стохастическом обучении
-в публичном обучении
- при индивидуальном обучении

# Какие существуют типы глубокого обучения?

+искусственный интеллект
-линейная алгебра
-кластеризация

# В каком порядке выполняются этапы машинного обучения?

+1) Определите проблему. 2) Подготовка данных. 3) Разработка и оценка алгоритма. 4) Повысить точность получаемых данных. 5) Презентация конечного результата
-1) Разработка и оценка алгоритма 2) Постановка задачи 3) Подготовка данных. 4) Повысить точность получаемых данных. 5) Презентация конечного результата.
-1) Разработка и оценка алгоритма. 2) Подготовка данных 3) Определение проблемы
#Что такое данные в машинном обучении?
+ Матрицы, объекты, символы
-функции
-уравнения, матрицы, функции

# Что такое персептрон?

+математическая или компьютерная модель получения информации от головного мозга
-алгоритмы в машинном обучении
-проблемы с получением информации

#Усиление - …

+ отличный способ обучения, где у модели есть возможность переобучиться и улучшить свои результаты
- выявить проблему
- точность получаемой информации

#Контролируемое обучение - …

+обучение модели на данных с определенными характеристиками
- обучение модели как с конкретными, так и с неточными данными признаков
-загрузка модели данными, характеристики которых не ясны

Сколько признаков используется для решения задачи классификации цветков ириса #Fisher?

+3
-4
-2